Bilişsel çarpıtmalar, depresyon, anksiyete ve diğer ruhsal bozuklukların temelinde yatan düşünce hatalarıdır. 'Hep ya da hiç düşüncesi', 'felaketleştirme' ve 'zihin okuma' gibi bu çarpıtmaların otomatik tespiti, ruh sağlığı alanında uzun süredir büyük bir zorluk oluşturmaktadır.
Yeni geliştirilen sistem, bu sorunu çözmek için büyük dil modellerini (LLM) çoklu örnek öğrenme (MIL) mimarisiyle birleştiriyor. Sistem, her konuşmayı üç temel bileşene ayırarak analiz ediyor: duygu (Emotion), mantık (Logic) ve davranış (Behavior) - kısaca ELB yaklaşımı.
Bu yaklaşımın en önemli özelliği, her konuşmada birden fazla bilişsel çarpıtma örneğini tespit edebilmesi ve bunları türü, ifadesi ve önem derecesine göre sınıflandırabilmesidir. Çok Görüşlü Kapılı Dikkat mekanizması sayesinde farklı bakış açılarından gelen bilgiler entegre edilerek final sınıflandırması yapılıyor.
Kore (KoACD) ve İngilizce (Therapist QA) veri setlerinde yapılan deneyler, sistemin özellikle yoruma açık ve belirsiz bilişsel çarpıtmaları tespit etmede geleneksel yöntemlerden daha başarılı olduğunu gösterdi. Bu gelişme, ruh sağlığı profesyonellerine erken tanı ve tedavi süreçlerinde önemli bir araç sunma potansiyeli taşıyor.