psytechlab utiliza NLP y LLMs para la resumización de CLPsych 2026

psytechlab participó en la Tarea Compartida CLPsych Shared Task 2026, aplicando métodos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para analizar textos de redes sociales sobre estados de salud mental y bienestar. El equipo utilizó técnicas que incluyen Long Short-Term Memory (LSTM) y modelos basados en BERT para realizar análisis de autoestado y resumización.

• Logró uno de los mejores puntajes de Consistencia y Contradicción en la tarea de resumización.
• Obtuvo resultados de nivel medio para las tareas restantes dentro de la tarea compartida.
• Contribuyó a mejorar los sistemas de apoyo en salud mental mediante el desarrollo de estas herramientas de estimación.

El trabajo demuestra la utilidad de las herramientas de análisis automatizado para procesar datos de redes sociales, con el código disponible a través de GitHub.