НЕЙРОСЕТЕВАЯ ДИАГНОСТИКА КОГНИТИВНЫХ ИСКАЖЕНИЙ: ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА В АНАЛИЗЕ МЫСЛИТЕЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ЛИЧНОСТИ

Аннотация

В представленном научном исследовании проведен подробный теоретико- методологический и эмпирический анализ применения алгоритмов глубокого обучения для идентификации и количественной оценки когнитивных искажений личности. Рассматривается актуальная задача выявления систематических ошибок мышления (катастрофизация, черно-белое мышление, персонализация, чтение мыслей) на основе мультимодального анализа вербальных и психофизиологических маркеров. Авторами разработана специализированная диагностическая система, объединяющая возможности современных нейросетевых архитектур обработки естественного языка с методами локальной объяснимости (Explainable AI). В работе подробно описана процедура декомпозиции комплексного результирующего вектора модели на отдельные понятные психологу-практику показатели, отражающие вклад конкретных стилистических, семантических и вегетативных признаков в выносимое диагностическое суждение. На базе серии экспериментов доказана высокая точность и клиническая валидность предложенной системы при проведении первичного психотерапевтического скрининга и определении ключевых мишеней для когнитивно-поведенческой коррекции.