論文の概要: Matching Theory and Data with Personal-ITY: What a Corpus of Italian
YouTube Comments Reveals About Personality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07009v1
- Date: Wed, 11 Nov 2020 12:45:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 00:07:30.374100
- Title: Matching Theory and Data with Personal-ITY: What a Corpus of Italian
YouTube Comments Reveals About Personality
- Title（参考訳）: パーソナリティと理論とデータの一致:イタリアのYouTubeコーパスがパーソナリティに関するコメントを公開
- Authors: Elisa Bassignana, Malvina Nissim and Viviana Patti
- Abstract要約: 私たちはイタリア語でYouTubeコメントの新しいコーパスを作成し、そこでは作家が個性的な特徴をラベル付けしている。
この特徴はMBTIという心理学研究における主要な個性理論の1つに由来する。
本研究は, TwiStyだけでなく, コーパス上での個性予測の課題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.38723572165938
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a contribution to personality detection in languages other than English,
we rely on distant supervision to create Personal-ITY, a novel corpus of
YouTube comments in Italian, where authors are labelled with personality
traits. The traits are derived from one of the mainstream personality theories
in psychology research, named MBTI. Using personality prediction experiments,
we (i) study the task of personality prediction in itself on our corpus as well
as on TwiSty, a Twitter dataset also annotated with MBTI labels; (ii) carry out
an extensive, in-depth analysis of the features used by the classifier, and
view them specifically under the light of the original theory that we used to
create the corpus in the first place. We observe that no single model is best
at personality detection, and that while some traits are easier than others to
detect, and also to match back to theory, for other, less frequent traits the
picture is much more blurred.
- Abstract（参考訳）: 英語以外の言語におけるパーソナリティ検出への貢献として、私たちは、パーソナリティ(Personal-ITY)を作成するために、遠く離れた監督に依存しています。
この特徴はMBTIという心理学研究における主要な個性理論の1つに由来する。
性格予測実験を使って
(i)MBTIラベルを付加したTwitterデータセットであるTwiStyの他,当社のコーパス上でのパーソナリティ予測のタスクについて検討する。
(ii) 分類器が使用する特徴を詳細に分析し、最初にコーパスを作成するのに使った原説に照らして、具体的に観察する。
一つのモデルが人格検出に最適ではないことや、ある特性が他よりも検出し易いこと、また、理論に一致すること、例えば、あまり頻度の低い特徴がよりぼやけていることが観察された。
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