Sélection ordonnée de phrases associées aux symptômes de la dépression par classification zéro-coup (2025)

Abstract: Cet article présente une méthode pour extraire d’un corpus les phrases les plus pertinentes pour répondre à un questionnaire d’auto-évaluation. Un modèle de classification zéro-coup évalue la similarité entre les phrases et les réponses du questionnaire. Les résultats obtenus par ce modèle frugal sont prometteurs par comparaison avec ceux d’autres grands modèles de langue.

## introduction selon l'organisation mondiale de la santé @xcite , environ 5% des adultes dans le monde souffraient de dépression en 2023. les symptômes de cette maladie sont liés par exemple à des sentiments de tristesse, d'irritation, à de la faible concentration et des changements du niveau d'appétit. plusieurs questionnaires de référence existent pour dépister et mesurer la sévérité de ces symptômes. les questionnaires d'auto-évaluations sont généralement composées de questions à choix multiples, à échelles graduées ou de questions ouvertes axées sur les comportements associés aux différents symptômes. ces outils offrent un support au corps médical dans le processus diagnostique et permettent l'auto-évaluation de l'évolution des symptômes. la détection automatique de ces comportements constitue un domaine de recherche important en traitement automatique du langage naturelle (taln), notamment grâce à la disponibilité de corpora de messages et de discussions entre internautes issus de réseaux sociaux. actuellement, l'état de l'art de la détection de symptômes de la dépression repose principalement sur l'affinage de grands modèles de langue (llm) pré-entrainés, qui remplace souvent d'autres méthodes performantes. parmi ces méthodes, la classification zéro-coup (zsc) présente un intérêt particulier, car elle permet de classer des données sans nécessiter l'affinage d'un llm ou l'entraînement préalable d'un modèle dédié, ce qui constitue un avantage quand les données sont limitées. les travaux présentés dans cet article ont pour objectif de déterminer, dans un corpus de phrases, quelles sont celles qui sont pertinentes par rapport à des états émotionnels associés aux symptômes de dépression et de les classer par ordre de pertinence décroissante. l'approche utilise un modèle zsc, dont les résultats sont comparés à d'autres approches basées sur l'affinage de llm. parmi les travaux récents en taln centrés sur la santé mentale, @xcite proposent une approche hybride permettant la détection de plusieurs comportements associés à des symptômes de troubles de santé mentale sur les réseaux sociaux. en utilisant deux modèles préentraînés, men-talbert et @xcite , et en extrayant les caractéristiques avec un réseau de neurones convolutifs, leurs approches permettent une détection de comportements associés aux symptômes de la dépression, de l'anxiété, du trouble post-traumatique et du trouble de la personnalité limite. d'autres aspects de la santé mentale sont étudiés par @xcite , comme la détection des symptômes associés à l'anxiété au sein de communautés en ligne en analysant les relations entre les personnes et les sujets abordés. les méthodes pour détecter des comportements associés aux symptômes de la dépression sont variées. lim et al. (2025 ); chen et al. (2025) présentent des approches de conception de modèles capturant à la fois les caractéristiques audio d'un dialogue et sa transcription textuelle utilisant de xlm-roberta (conneau et al., 2019). de nouvelles approches utilisent des modèles accompagnés de base de connaissances pour améliorer la détection de comportements associés aux symptômes de la dépression. yan et al. (2025) proposent une méthode détectant des émotions négatives, basée sur les symptômes de dépression définis dans le diagnostic and statistical manual of mental disorders (dsm-5) (crocq et al., 2015), et l'utilisation du transformeur @xcite . ces travaux présentent de meilleurs résultats que d'autres approches n'utilisant pas de base de connaissance. @xcite utilisent également le dsm-5 comme base de connaissance. dans le cadre de la campagne d'évaluation erisk 2024 @xcite , les équipes participant à la tâche 1 ont travaillé sur l'évaluation de pertinence de phrases associées aux symptômes de la dépression. parmi les résultats @xcite , les approches ayant obtenu les meilleurs scores sont basées sur l'affinage de llm @xcite @xcite . cependant, d'autres approches utilisant des modèles de langue telle que la classification zéro-coup (zsc) montrent des résultats prometteurs @xcite . @xcite présentent une comparaison entre l'utilisation de llm ou de zsc dans la détection de signes de la dépression. les résultats indiquent que l'utilisation des llm permet d'obtenir de meilleurs scores mais la méthode zsc est plus frugale et aussi très performante. ## méthodologie pour déterminer quelles sont les phrases d'un corpus qui sont pertinentes par rapport à des symptômes de dépression, notre approche : (1) calcule, avec un modèle zsc, un score de similitude entre phrases présentes dans le corpus et les énoncés pré-écrits d'un questionnaire d'auto-évaluation, (2) élimine les phrases ne contenant pas de pronoms personnels au singulier, (3) agrège les scores des phrases restantes en un score global qui permet de classer ces phrases par ordre de pertinence décroissante, (4) utilise la médiane des scores globaux pour définir un seuil au-delà duquel les phrases sont jugées pertinentes. ensemble de données et questionnaire de référence. le corpus choisi dans les travaux présentés est le corpus d'évaluation de la tâche 1 de la campagne d'évaluation erisk 2024 @xcite . il contient 11,8k phrases, manuellement annotées, issues d'un historique conversationnel de personnes utilisatrices de réseaux sociaux. chaque phrase est enregistrée avec ses phrases précédente et suivante pour conserver son contexte. un exemple fictif est présenté en annexe, figure 1. à partir des phrases manuellement annotées, deux ensembles de référence ont été créés : un contenant les phrases jugées pertinentes par consensus des personnes annotatrices et l'autre par la majorité de ces personnes. le questionnaire d'auto-évaluation utilisé pour évaluer la pertinence entre les phrases et ses items est l'inventaire de dépression de beck @xcite 2ème édition (bdi-ii). ce questionnaire est composé de 21 items associés à différents états émotionnels liés à des symptômes de la dépression. chacun de ces items est qualifié par plusieurs énoncés pré-écrits reflétant la gravité de l'état considéré. des exemples et leur traduction libre en français sont fournis en annexe (