论文

UTS at PsyDefDetect:防御机制分类的多代理委员会和基于缺席的推理

UTS at PsyDefDetect: Multi-Agent Councils and Absence-Based Reasoning for Defense Mechanism Classification

智能体系统Agent 协作

摘要

本文描述了我们使用防御机制评级量表(DMRS)对情感支持对话中的心理防御机制进行分类的系统,在 64 个团队中排名第二(F1 0.406)。一个核心观点是,防御机制是由缺失的东西定义的:情感缺失、认知受阻、现实被否认。我们将其编码为提示级临床规则中的情感认知积分谱,它解释了最大的单一增益(+11.4pp F1)。我们的架构是一个由 Gemini 2.5 代理组成的多阶段审议委员会,其中特定类别的拥护者评估证据强度而不是投票,在没有 微调 的情况下实现 F1 0.382 - 本身就是前 5 名的结果。然而,我们发现,该委员会对少数群体的看法肯定是错误的:59-80% 的稳定少数群体预测是错误的,这是由系统性“L7 吸引子”驱动的,其中情感内容默认为多数群体。来自三个微调 Qwen3.5 模型的目标覆盖整体应用了 16 个覆盖 (+2.4pp),由结构化多智能体系统(构建器、评论家、回归防护)选择,该系统在一次迭代中产生的 F1 增益比之前 8 次尝试的总和更大。