HELPER: corpus ruso para análisis psicológico de textos y ajuste de Qwen para detección local de emociones
Investigadores de la Universidad HSE y VK crearon HELPER, un corpus de textos rusos con carga psicológica y marcado local de emociones y características psicológicas. Ajustaron los modelos Qwen-3 (8B y 14B) en este corpus para demostrar una mejoría en el análisis local de emociones.
El equipo recopiló un corpus de textos psicológicamente cargados en ruso provenientes de la plataforma de consulta psicológica B17.ru, Yandex Reviews y publicaciones de VK. Desarrollaron un esquema de anotación personalizado basado en entrevistas con psicólogos en ejercicio, que abarca 14 emociones, características psicológicas, evaluación de la respuesta del terapeuta y valoración del estado del cliente. Para manejar la compleja anotación multicriterio, construyeron la herramienta de anotación HELPER utilizando .NET 10, Blazor, PostgreSQL y Keycloak. Ajustaron los modelos Qwen-3 8B y Qwen-3 14B mediante LoRA en el corpus para demostrar la capacidad de análisis emocional y psicolingüístico local.
Fuente: Habr — хаб ML —
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