基于 Myers-Briggs 类型指标与文本发布风格的性格类型识别：传统方法与深度学习的结合
计算与语言
2022-01-24 v1
摘要
人格一词可根据个体在思维、情感和行为特征模式上的差异来表达。本工作提出了若干机器学习技术，包括朴素贝叶斯、支持向量机和循环神经网络，用于基于 Myers-Briggs 类型指标（MBTI）从文本预测人的性格。此外，本项目应用了 CRISP-DM（即跨行业数据挖掘标准流程）来指导学习过程。由于 CRISP-DM 属于一种迭代开发，我们将其与敏捷方法（一种快速迭代的软件开发方法）结合采用，以将开发周期缩减至最小。
引用
@article{arxiv.2201.08717,
title = {Personality Type Based on Myers-Briggs Type Indicator with Text Posting Style by using Traditional and Deep Learning},
author = {Sakdipat Ontoum and Jonathan H. Chan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.08717},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 14 figures, this work was presented at the 11th Joint Symposium on Computational Intelligence (JSCI11)