연구진은 텍스트 데이터를 활용한 정신 건강 예측 모델의 신뢰성 문제를 해결하기 위해 새로운 다중 관점 학습 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 인코더 기반 모델의 의미 정보와 디코더 기반 모델의 추론 정보를 통합하여 신뢰성 있는 불확실성 모델링을 제공합니다. Dreaddit, SDCNL, DepSeverity 데이터셋에서 각각 0.835, 0.731, 0.751의 정확도를 기록하며 성능과 신뢰성을 모두 확보했습니다.