基于注意力网络与上下文嵌入的单语独白及多方对话自动文本人格识别
计算与语言
2019-11-22 v1 人工智能
摘要
以往与自动人格识别相关的工作集中于使用带有语言学特征的传统分类模型。然而，在文本分类中取得巨大成功的带有上下文嵌入的注意力神经网络，极少被探索用于该任务。在本项目中，我们有两点主要贡献。首先，我们通过众包标注《老友记》电视剧中说话者的5项人格特质，创建了首个基于对话的人格数据集FriendsPersona。其次，我们提出了一种使用预训练上下文嵌入（BERT和RoBERTa）与注意力神经网络的自动人格识别新方法。我们的模型在独白Essays数据集上将最优结果大幅提升了2.49%，并在我们的FriendsPersona上建立了坚实的基准。通过比较两个数据集的结果，我们展示了在多方对话中建模人格所面临的挑战。
引用
@article{arxiv.1911.09304,
title = {Automatic Text-based Personality Recognition on Monologues and Multiparty Dialogues Using Attentive Networks and Contextual Embeddings},
author = {Hang Jiang and Xianzhe Zhang and Jinho D. Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09304},
year = {2019}
}
备注
Paper Accepted to AAAI-20 Student Abstract and Poster Program