본 논문은 소셜 미디어에서 증가하는 정신 건강 위기 상황에 대응하기 위해, 도메인 특화 정신 건강 지식을 활용한 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 텍스트 전이 인식 방법을 제시합니다. BERT를 이용한 전이 학습과 정신 건강 지식, 감정 분석, 행동 예측 기법을 통합하는 다단계 프레임워크를 제안하며, 실제 사건의 소셜 미디어 데이터셋으로 훈련된 위기 주석 도구를 포함하여 미묘한 감정적 단서를 감지하고 심리적 위기를 식별합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델보다 위기 감지 정확도가 높고 미묘한 감정적 및 문맥적 변화에 더 민감하게 반응함을 보여줍니다.