arXiv:2611.10048v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) offer a scalable approach for annotating mental health and crisis-related social media content, but their reliability in safety-critical tasks remains unclear. This study evaluates LLM-based crisis-severity annotation of veteran-related social media posts against annotations from eight Veteran Subject Matter Experts (SMEs). Using 149 tweets and five severity categories, we evaluate 15 open-source and 10 proprietary LLMs across eight prompt variants, examining annotation performance, inter-model agreement, prompt sensi
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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