論文の概要: On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06711v4
• Date: Mon, 22 May 2023 17:40:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 11:30:45.146903
• 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: 研究コミュニティの注意を守りたいと考える15の課題について述べる。 課題は、個性、測定品質、データセット、パフォーマンス評価、モデリングの選択、倫理と公正といったトピックによって構成される。 より有効で信頼性の高いTPC研究を刺激したいと思っています。
• 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. We hope to inspire 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、具体的な提案も提供します。 より有効で信頼性の高いTPC研究を刺激したいと思っています。

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