論文の概要: Neural networks for learning personality traits from natural language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13782v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 10:33:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 15:28:29.330316
- Title: Neural networks for learning personality traits from natural language
- Title（参考訳）: 自然言語から人格の特徴を学習するニューラルネットワーク
- Authors: Giorgia Adorni
- Abstract要約: この論文プロジェクトは、非常に実験的であり、その背景にある動機は、そのトピックに関する詳細な分析を提示することである。
出発点は、心理学文献が5つの主要な性格特性(Big Five)のマーカーとして定義する形容詞の辞書である。
私たちは2013年にTomas Mikolov氏が発明した分散アルゴリズムのクラスを使用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Personality is considered one of the most influential research topics in
psychology, as it predicts many consequential outcomes such as mental and
physical health and explains human behaviour. With the widespread use of social
networks as a means of communication, it is becoming increasingly important to
develop models that can automatically and accurately read the essence of
individuals based solely on their writing. In particular, the convergence of
social and computer sciences has led researchers to develop automatic
approaches for extracting and studying "hidden" information in textual data on
the internet. The nature of this thesis project is highly experimental, and the
motivation behind this work is to present detailed analyses on the topic, as
currently there are no significant investigations of this kind. The objective
is to identify an adequate semantic space that allows for defining the
personality of the object to which a certain text refers. The starting point is
a dictionary of adjectives that psychological literature defines as markers of
the five major personality traits, or Big Five. In this work, we started with
the implementation of fully-connected neural networks as a basis for
understanding how simple deep learning models can provide information on hidden
personality characteristics. Finally, we use a class of distributional
algorithms invented in 2013 by Tomas Mikolov, which consists of using a
convolutional neural network that learns the contexts of words in an
unsupervised way. In this way, we construct an embedding that contains the
semantic information on the text, obtaining a kind of "geometry of meaning" in
which concepts are translated into linear relationships. With this last
experiment, we hypothesize that an individual writing style is largely coupled
with their personality traits.
- Abstract（参考訳）: パーソナリティは心理学において最も影響力のある研究トピックの1つと考えられており、精神や身体の健康など多くの連続した結果を予測し、人間の行動を説明する。
コミュニケーション手段としてソーシャルネットワークが広く使われるようになるにつれて、個人の本質を文章のみに基づいて自動的かつ正確に読むことができるモデルの開発がますます重要になっている。
特に、社会科学とコンピュータ科学の融合により、研究者はインターネット上のテキストデータから「隠された」情報を抽出し研究するための自動アプローチを開発するようになった。
この論文プロジェクトの性質は極めて実験的であり,本研究の背後にある動機は,本研究について詳細な分析を行うことである。
目的は、あるテキストが参照する対象の個性を定義することができる適切な意味空間を特定することである。
出発点は、心理学文献が5つの主要な性格特性(Big Five)のマーカーとして定義する形容詞の辞書である。
本研究では,隠れた人格の特徴をいかに簡単に学習できるかを理解するため,完全接続型ニューラルネットワークの実装に着手した。
最後に,2013年にトマス・ミコロフによって考案された分布アルゴリズムを用いて,教師なしの方法で単語の文脈を学習する畳み込みニューラルネットワークを用いた。
このようにして、テキスト上の意味情報を含む埋め込みを構築し、概念を線形関係に変換する「意味の幾何学」の一種を得る。
この最後の実験では、個々の筆記スタイルが性格の特徴と大きく結びついていると仮定する。
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