On Text-based Personality Computing: Challenges and Future Directions

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上の関心を集めています。
この論文では、研究コミュニティの注目に値すると考えられる 15 の課題について説明します。
これらの課題は、性格分類、測定品質、データセット、パフォーマンス評価、モデリングの選択、倫理と公平性などのトピックで構成されています。
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、具体的な提案も行います。
私たちは、より有効で信頼性の高い TPC 研究を促進することを願っています。

要約(オリジナル)

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.

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