要約
パーソナリティ検出の研究は、BigFiveやMBTIのような異なるパーソナリティモデルから心理的特徴を取り入れる傾向にある。心理的特徴は900以上あり、それぞれが性格検出に有用である。しかし、これらの特徴量を組み合わせて使用する場合、異なる計算基準を適用することにより、異なるシステムで計算された特徴量の間で干渉が生じ、ノイズが混入して性能が低下する可能性がある。本論文では、提案するPsyAttentionにおいて、異なる心理モデルを性格検出のために適応させ、心理的特徴を効果的に符号化し、その数を85％削減することができる。BigFiveモデルとMBTIモデルを用いた実験では、PysAttentionはそれぞれ65.66%と86.30%の平均精度を達成し、最先端の手法を上回った。
要約(オリジナル)
Work on personality detection has tended to incorporate psychological features from different personality models, such as BigFive and MBTI. There are more than 900 psychological features, each of which is helpful for personality detection. However, when used in combination, the application of different calculation standards among these features may result in interference between features calculated using distinct systems, thereby introducing noise and reducing performance. This paper adapts different psychological models in the proposed PsyAttention for personality detection, which can effectively encode psychological features, reducing their number by 85%. In experiments on the BigFive and MBTI models, PysAttention achieved average accuracy of 65.66% and 86.30%, respectively, outperforming state-of-the-art methods, indicating that it is effective at encoding psychological features.
arxiv情報
| 著者 | Baohua Zhang,Yongyi Huang,Wenyao Cui,Huaping Zhang,Jianyun Shang |
| 発行日 | 2023-12-01 02:13:34+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |