論文の概要: Cognitive Alignment in Personality Reasoning: Leveraging Prototype Theory for MBTI Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00115v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 02:45:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.617641
• Title: Cognitive Alignment in Personality Reasoning: Leveraging Prototype Theory for MBTI Inference
• Title（参考訳）: パーソナリティ推論における認知的アライメント:MBTI推論のためのプロトタイプ理論の活用
• Authors: Haoyuan Li, Yuanbo Tong, Yuchen Li, Zirui Wang, Chunhou Liu, Jiamou Liu,
• Abstract要約: ProtoMBTIは、LLMベースのパイプライン内でプロトタイプ理論を運用するMBTI推論のためのフレームワークである。 その結果, 推論プロセスと心理的プロトタイプ推論の整合性は, テキストベースパーソナリティモデリングの精度, 解釈可能性, 伝達性が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.207642254711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personality recognition from text is typically cast as hard-label classification, which obscures the graded, prototype-like nature of human personality judgments. We present ProtoMBTI, a cognitively aligned framework for MBTI inference that operationalizes prototype theory within an LLM-based pipeline. First, we construct a balanced, quality-controlled corpus via LLM-guided multi-dimensional augmentation (semantic, linguistic, sentiment). Next, we LoRA-fine-tune a lightweight (<=2B) encoder to learn discriminative embeddings and to standardize a bank of personality prototypes. At inference, we retrieve top-k prototypes for a query post and perform a retrieve--reuse--revise--retain cycle: the model aggregates prototype evidence via prompt-based voting, revises when inconsistencies arise, and, upon correct prediction, retains the sample to continually enrich the prototype library. Across Kaggle and Pandora benchmarks, ProtoMBTI improves over baselines on both the four MBTI dichotomies and the full 16-type task, and exhibits robust cross-dataset generalization. Our results indicate that aligning the inference process with psychological prototype reasoning yields gains in accuracy, interpretability, and transfer for text-based personality modeling.
• Abstract（参考訳）: テキストからのパーソナリティの認識は、典型的にはハードレーベルの分類として扱われ、人間のパーソナリティ判断の格付けされたプロトタイプのような性質を曖昧にしている。 本稿では,LLMに基づくパイプライン内でプロトタイプ理論を運用する,MBTI推論のための認知整合フレームワークであるProtoMBTIを提案する。 まず,LLM誘導多次元拡張(セマンティック,言語,感情)を用いて,バランスの取れた品質管理コーパスを構築する。 次に,LoRA-fine-tune a light (=2B) encoder to learn discriminative embeddeds and to standardize a bank of personality prototypes。 提案手法は,クエリーポストの上位k個のプロトタイプを検索し,検索-再利用-更新-更新サイクルを実行する。このモデルは,プロンプトベースの投票を通じてプロトタイプのエビデンスを集約し,不整合発生時に修正し,正しい予測を行うと,サンプルを保持してプロトタイプライブラリを継続的に強化する。 KaggleとPandoraのベンチマークを通じて、ProtoMBTIは4つのMBTIディコトミーとフル16タイプのタスクのベースラインを改善し、堅牢なクロスデータセットの一般化を示している。 その結果, 推論プロセスと心理的プロトタイプ推論の整合性は, テキストベースパーソナリティモデリングの精度, 解釈可能性, 伝達性が向上することが示唆された。

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