BIG5-TPoT：通过文本定向预筛选预测大五人格特质、面向与条目
计算与语言
2025-11-13 v1 机器学习
摘要
从个体生成的文本中预测其人格是一项具有挑战性的任务，尤其是在文本量较大时。在本文中，我们提出了一种简单而有效的新策略，称为文本定向预筛选。该方法对文本进行语义筛选，将其作为深度学习模型的输入，该模型专门设计用于预测大五人格特质、面向或条目，称为 BIG5-TPoT 模型。通过选择与特定特质、面向或条目在语义上相关的文本，该策略不仅解决了大语言模型中的输入文本长度限制问题，还改善了在 Stream of Consciousness Essays 数据集上的预测平均绝对误差和准确率指标。
引用
@article{arxiv.2511.09426,
title = {BIG5-TPoT: Predicting BIG Five Personality Traits, Facets, and Items Through Targeted Preselection of Texts},
author = {Triet M. Le and Arjun Chandra and C. Anton Rytting and Valerie P. Karuzis and Vladimir Rife and William A. Simpson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.09426},
year = {2025}
}