【摘 要】
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随着互联网的普及应用,通过网络平台进行表达和交流的用户越来越多,在此过程中不可避免地会留下与个人相关的大量网络文本数据和信息,这些非结构化的文本数据往往体现着不同场景下的真实表达,反映了人们内在的心理特质及人格倾向。利用文本挖掘相关技术基于网络文本数据分析心理特质可以弥补传统心理测量方法易受应试动机等因素影响的缺陷。近年来,BERT语言表示模型在文本分类、情感分析等任务上取得了很好的效果。针对网络文本数据构建心理特质预测模型,基于BERT获取完整的上下文语义特征和长距离的上下文依赖关系;同时考虑到分类器内
【机 构】
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北京师范大学人工智能学院,北京师范大学心理学部,北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心,智能技术与教育应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0810602)。
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随着互联网的普及应用,通过网络平台进行表达和交流的用户越来越多,在此过程中不可避免地会留下与个人相关的大量网络文本数据和信息,这些非结构化的文本数据往往体现着不同场景下的真实表达,反映了人们内在的心理特质及人格倾向。利用文本挖掘相关技术基于网络文本数据分析心理特质可以弥补传统心理测量方法易受应试动机等因素影响的缺陷。近年来,BERT语言表示模型在文本分类、情感分析等任务上取得了很好的效果。针对网络文本数据构建心理特质预测模型,基于BERT获取完整的上下文语义特征和长距离的上下文依赖关系;同时考虑到分类器内
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