认知扭曲是认知行为治疗中的核心概念，与抑郁、焦虑等心理障碍的形成和维持密切相关，但现有很多研究主要关注情绪倾向或表层语义，难以刻画个体更深层的思维偏差与认知模式，同时认知扭曲往往存在表达隐晦、类别重叠、多种扭曲共现和上下文依赖强等特点，给自动识别带来困难。本次学术报告结合ELB和2DM-CDUI两篇算法，分享了基于LLM推理与多实例学习的细粒度认知扭曲检测方法，以及融合认知扭曲与用户级信息的抑郁检测模型，重点讨论其算法设计、优势局限与未来应用前景。
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