Forskare inom både psykologi och datavetenskap har föreslagit att modellering av individuella skillnader kan förbättra prestandan hos automatiska system för att upptäcka bedrägerier. I den här studien kombinerar vi en personlighetsklassificeringsuppgift med en bedrägeriklassare och utvärderar olika sätt att kombinera de två uppgifterna, antingen som ett enda nätverk med delade lager, eller genom att mata personlighetsetiketter till bedrägeriklassaren. Vi visar att inklusive personlighetsigenkänning förbättrar prestandan av bedrägeri upptäckt på Columbia X-Cultural Deception (CXD) corpus med mer än 6% relativ, uppnå nya state-of-the-art resultat på klassificering av fras-liknande enheter i denna corpus.
På samma sätt visade vi i REF att man genom att lära sig bedrägeri och personlighetsmärkning förbättrade upptäckten av bedrägeri.
Deep Personality Recognition for Deception Detection
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}