Text2Gender:一种用于博主年龄与性别分析的深度学习架构
计算与语言
2023-05-16 v1 人工智能
摘要
深度学习技术在 NLP 研究领域获得了大量关注。本文旨在通过检查个人所写文本来预测其年龄与性别。我们提出了一种基于 BERT 的监督分类技术,以预测博主的年龄与性别。所使用的数据集包含 681284 行数据,带有博主的年龄、性别及其所写博客文本的信息。我们将我们的算法与同一领域的先前工作进行比较,取得了更好的准确率和 F1 分数。所报告的预测年龄组的准确率为 84.2%,而预测性别的准确率为 86.32%。本研究依赖于 BERT 的原始能力来高效预测文本数据的类别。本文展示了以高准确率预测作者人口统计信息的良好能力,并可在多个领域具有广泛适用性。
引用
@article{arxiv.2305.08633,
title = {Text2Gender: A Deep Learning Architecture for Analysis of Blogger's Age and Gender},
author = {Vishesh Thakur and Aneesh Tickoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08633},
year = {2023}
}