論文の概要: Deep Lexical Hypothesis: Identifying personality structure in natural language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02092v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 02:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 23:40:38.295950
• Title: Deep Lexical Hypothesis: Identifying personality structure in natural language
• Title（参考訳）: 深部語彙仮説 : 自然言語におけるパーソナリティ構造の同定
• Authors: Andrew Cutler, David M. Condon
• Abstract要約: 言語モデルから形容詞類似性を抽出する手法を提案する。 この方法で生成した相関構造は、ソーシエとゴールドバーグが報告した435項の自己および他値の相関構造と非常によく似ている。 特に、神経症と開放性は弱く、矛盾なく回復するだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in natural language processing (NLP) have produced general models that can perform complex tasks such as summarizing long passages and translating across languages. Here, we introduce a method to extract adjective similarities from language models as done with survey-based ratings in traditional psycholexical studies but using millions of times more text in a natural setting. The correlational structure produced through this method is highly similar to that of self- and other-ratings of 435 terms reported by Saucier and Goldberg (1996a). The first three unrotated factors produced using NLP are congruent with those in survey data, with coefficients of 0.89, 0.79, and 0.79. This structure is robust to many modeling decisions: adjective set, including those with 1,710 terms (Goldberg, 1982) and 18,000 terms (Allport & Odbert, 1936); the query used to extract correlations; and language model. Notably, Neuroticism and Openness are only weakly and inconsistently recovered. This is a new source of signal that is closer to the original (semantic) vision of the Lexical Hypothesis. The method can be applied where surveys cannot: in dozens of languages simultaneously, with tens of thousands of items, on historical text, and at extremely large scale for little cost. The code is made public to facilitate reproduction and fast iteration in new directions of research.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、長い節の要約や言語間の翻訳といった複雑なタスクを実行できる一般的なモデルを生み出している。 本稿では,従来の心理語彙学における調査に基づく格付けを用いた言語モデルから形容詞的類似性を抽出する手法を提案する。 この方法で生成された相関構造は、ソーシエとゴールドバーグ (1996a) が報告した 435 項の自己および他の年代と非常によく似ている。 NLPを用いた最初の3つの回転しない因子は、0.89、0.79、0.79の係数を持つ調査データと一致している。 この構造は多くのモデリング上の決定に対して堅牢である:形容詞集合: 1,710 項 (Goldberg, 1982) と 18,000 項 (Allport & Odbert, 1936) を含む。 特に、神経症と開放性は弱く、矛盾なく回復するだけである。 これは、語彙仮説の本来の(意味的な)ビジョンに近い新しい信号源である。 この方法は、調査ができない場所で適用することができる: 数十の言語を同時に、数万のアイテムで、歴史的なテキストで、そして非常に大きなスケールで、わずかなコストで。 コードは、新しい研究方向の再現と迅速なイテレーションを容易にするために公開されています。

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