【摘 要】
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人格的生态化识别是自然语言处理和人工智能的重要内容和难点。然而,由于日常语言的多变性,且人格作为一种高级、抽象的心理特质,经典的情感分析方法或基于词典的人格模型算法的精确性大打折扣。因此,急需开发一种动态的语词计量方法来改进人格预测模型。基于语词计量的文本分析（LIWC）在中文信息处理和心理学中有着广泛的使用和丰富的成果,然而LIWC词典只有6547个词,与日常使用的词语相比,仅占很小一部分,并且
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人格的生态化识别是自然语言处理和人工智能的重要内容和难点。然而,由于日常语言的多变性,且人格作为一种高级、抽象的心理特质,经典的情感分析方法或基于词典的人格模型算法的精确性大打折扣。因此,急需开发一种动态的语词计量方法来改进人格预测模型。基于语词计量的文本分析（LIWC）在中文信息处理和心理学中有着广泛的使用和丰富的成果,然而LIWC词典只有6547个词,与日常使用的词语相比,仅占很小一部分,并且互联网上每天都在涌现新的词语,LIWC的局限性日益明显。本文旨在通过扩展LIWC词典的方法来提高词典的覆盖度,使之适应不断变化的语言环境,进而提升对人格分析的准确度。在综合考虑LIWC词典的特点和使用方式之后,本文使用两种方法来进行词典扩展。首先,在使用微博文本训练出的词向量中通过余弦相似度来扩展新词;其次,利用BERT模型进行扩展,将词典扩展问题抽象成对新词的多标签分类模型,采用OpenHowNet义原信息和词性标注信息作为输入,使用BERT模型完成由义原信息到标签信息的建模,结果显示模型准确率达到73%。进而,使用多种方法对利用扩展词典预测大五人格的效果进行验证,结果显示四个人格维度的预测效果都有提升。为了提高对人格的分析效果,在加入更多结构化特征的同时还使用BERT模型提取文本中非结构化的特征,完成对人格的精细化建模,在五个人格维度中有三个的维度的准确率超过了 70%。
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