Vi föreslår en flerspråkig personlighetsklassificering som använder textdata från sociala medier och Youtube Vlog transkriptioner, och kartlägger dem i Big Five personlighetsdrag med hjälp av ett Convolutional Neural Network (CNN). Vi tränar först oövervakade tvåspråkiga ord inbäddningar från en engelsk-kinesisk parallell corpus, och använder dessa utbildade ord representationer som indata till vår CNN. Detta gör det möjligt för vår modell att ge relativt höga tvärspråkiga och flerspråkiga prestanda på kinesiska texter, efter utbildning på exempelvis engelska dataset. Vi tränar också enspråkiga kinesiska inbäddningar från en stor kinesisk text corpus och sedan träna vår CNN-modell på en kinesisk datauppsättning bestående av konversationsdialog märkt med personlighet. Vi uppnår en genomsnittlig F-poäng på 66,1 i vår flerspråkiga uppgift jämfört med 63,3 F-poäng i crosslingual, och 63,2 F-poäng i enspråkig prestanda.
Slutligen byggde REF en klassificerare för personlighetsigenkänning med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med tvåspråkiga ord inbäddade, även på myPersonlighet data, med cirka 66% genomsnittlig noggrannhet.
Bilingual Word Embeddings for Cross-Lingual Personality Recognition Using Convolutional Neural Nets.
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}