Fact sheet: Automatic Self-Reported Personality Recognition Track

要約

このタイプのケーススタディでは、影響のさまざまなコンテキスト要因を解きほぐすのに役立つ情報に基づいたベースラインを提案します。
この目的のために、与えられたメタデータと自己割り当てされた性格特性スコアとの相関関係を分析し、この情報のみに基づいてモデルを開発しました。
さらに、この情報に基づいたベースラインのパフォーマンスを、最先端の視覚的、言語的、および音声機能に基づくモデルと比較しました。
現在のデータセットでは、単純なメタデータ機能（年齢、性別、セッション数）のみでトレーニングされたモデルは、単純なオーディオ、言語、または視覚的な機能ベースのシステムと比較した場合、優れたまたは同様のパフォーマンスを発揮することが証明されました。

要約(オリジナル)

We propose an informed baseline to help disentangle the various contextual factors of influence in this type of case studies. For this purpose, we analysed the correlation between the given metadata and the self-assigned personality trait scores and developed a model based solely on this information. Further, we compared the performance of this informed baseline with models based on state-of-the-art visual, linguistic and audio features. For the present dataset, a model trained solely on simple metadata features (age, gender and number of sessions) proved to have superior or similar performance when compared with simple audio, linguistic or visual features-based systems.

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