論文の概要: On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06711v2
- Date: Wed, 14 Dec 2022 13:54:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-15 11:56:56.210693
- Title: On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions
- Title(参考訳): テキスト型パーソナリティコンピューティングの課題と今後の方向性
- Authors: Qixiang Fang, Anastasia Giachanou, Ayoub Bagheri, Laura Boeschoten,
Erik-Jan van Kesteren, Mahdi Shafiee Kamalabad, Daniel L Oberski
- Abstract要約: テキストベースのパーソナリティコンピューティング(TPC)は、NLPにおいて多くの研究関心を集めている。
本稿では,研究コミュニティの注意を守りたい15の課題について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8780017602640042
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-based personality computing (TPC) has gained many research interests in
NLP. In this paper, we describe 15 challenges that we consider deserving the
attention of the research community. These challenges are organized by the
following topics: personality taxonomies, measurement quality, datasets,
performance evaluation, modelling choices, as well as ethics and fairness. When
addressing each challenge, not only do we combine perspectives from both NLP
and social sciences, but also offer concrete suggestions towards more valid and
reliable TPC research.
- Abstract(参考訳): テキストベースパーソナリティコンピューティング(tpc)はnlpで多くの研究関心を集めている。
本稿では,研究コミュニティの注意を喚起する15の課題について述べる。
これらの課題は、パーソナリティ分類、測定品質、データセット、パフォーマンス評価、モデリング選択、倫理と公平性といったトピックによって整理される。
それぞれの課題に取り組む際には、NLPと社会科学の両方の視点を組み合わせるだけでなく、より有効で信頼性の高いTPC研究への具体的な提案も提供します。
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