揭示人格特质：面向对话的可解释人格识别新基准数据集

人格识别旨在识别用户数据（如对话和社交媒体帖子）中隐含的人格特质。当前研究主要将人格识别视为分类任务，未能揭示所识别人格的支持性证据。在本文中，我们提出了一项名为可解释人格识别的新任务，旨在揭示作为人格特质支持证据的推理过程。受人格理论启发，人格特质由人格状态的稳定模式构成，其中状态是在特定时刻具体情境中思想、情感和行为的短期特征模式。我们提出了一个名为人格证据链（CoPE）的可解释人格识别框架，该框架涉及从具体情境到短期人格状态再到长期人格特质的推理过程。此外，基于CoPE框架，我们从对话中构建了一个可解释人格识别数据集PersonalityEvd。我们引入了两个任务：可解释人格状态识别和可解释人格特质识别，要求模型识别人格状态和特质标签及其对应的支持证据。我们基于大语言模型在这两个任务上的广泛实验表明，揭示人格特质极具挑战性，并为未来研究提供了一些见解。我们的数据和代码可在 https://github.com/Lei-Sun-RUC/PersonalityEvd 获取。