Det är välkänt att uttalanden ger en hel del information om talaren utöver deras semantiska innehåll. En sådan typ av information består av ledtrådar till talarens personlighetsdrag, den mest grundläggande dimensionen av variation mellan människor. Den senaste tidens arbete utforskar den automatiska upptäckten av andra typer av pragmatiska variationer i text och samtal, såsom känslor, bedrägeri, talarkarisma, dominans, synvinkel, subjektivitet, åsikt och känsla. Personlighet påverkar dessa andra aspekter av den språkliga produktionen, och därmed kan personlighetsigenkänning vara till nytta för dessa uppgifter, förutom många andra potentiella tillämpningar. Hittills finns det emellertid inte mycket arbete med att automatiskt erkänna personlighetsdrag. Denna artikel rapporterar experimentella resultat för erkännande av alla Big Five personlighetsdrag, i både samtal och text, med användning av både själv- och observatörsklassificeringar av personlighet. Medan andra arbeten rapporterar klassificeringsresultat experimenterar vi med klassificering, regression och rankningsmodeller. För varje modell analyserar vi effekten av olika funktionsuppsättningar på noggrannheten. Resultat visar att för vissa egenskaper, någon typ av statistisk modell presterar betydligt bättre än baslinjen, men ranking modeller presterar bäst totalt sett. Vi presenterar också ett experiment som antyder att rankingmodeller är mer exakta än flera klasser för modellering personlighet. Dessutom presterar igenkännande modeller tränade på observerad personlighet bättre än modeller tränade med hjälp av självrapporter, och den optimala funktionen beror på personlighetsdrag. En kvalitativ analys av de lärda modellerna bekräftar tidigare fynd som kopplar samman språk och personlighet, samtidigt som många nya språkliga markörer avslöjas.
Resultaten i REF förutspådde själv- och observatörs personlighetspoäng från essä- och konversationsdata, med hjälp av LIWC, psykolinguistiska och prosodiska funktionsuppsättningar.
Using linguistic cues for the automatic recognition of personality in conversation and text
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}