Falsch positive Annotationen können erhebliche Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit von NLP-Modellen haben, insbesondere bei der Erkennung von Anhedonie und anderen mentalen Gesundheitssymptomen. Wenn ein Modell falsch positive Ergebnisse liefert, bedeutet dies, dass es Symptome fälschlicherweise als vorhanden kennzeichnet, obwohl sie tatsächlich nicht vorliegen. Dies kann zu einer Verzerrung der Diagnose führen und die Genauigkeit der Vorhersagen beeinträchtigen. Falsch positive Annotationen können auch das Vertrauen in die Modellergebnisse untergraben und die klinische Anwendbarkeit der NLP-Modelle verringern. Daher ist es entscheidend, die Qualität der Annotationen zu verbessern, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der NLP-Modelle zu gewährleisten.