Dissertação
Personality Trait Prediction Using Textual data from Social Media EVALUATED
A avaliação da personalidade é um domínio da psicologia que demonstrou ser popular desde os primórdios desta ciência. Existem vários modelos de personalidade, mas o que aparenta ser mais dominante no campo da psicologia, é o modelo dos Big Five. Com o avanço tecnológico nas últimas décadas, modelos automáticos de deteção de personalidade ganharam popularidade nos campos da psicologia e de machine learning. Adicionalmente, o crescimento das redes sociais resultou na disponiblidade de uma grande quantidade de dados que contêm informação relevante relativamente à personalidade dos seus utilizadores. Um tipo de modelo de machine learning que se tem destacado recentemente na previsão de traços de personalidade, são os modelos de linguagem pré-treinados de grande escala, que estão entre as técnicas do estado da arte. Neste estudo foram utilizados dois conjuntos de dados, contendo publicações textuais do Facebook e do Twitter, para efetuar a previsão dos scores de traços de personalidade dos Big Five dos utilizadores. O modelo desenvolvido recorreu ao modelo de linguagem pré-treinado de grande escala, Sentence-BERT, para extrair sentence embeddings do texto e a uma rede neuronal para prever os scores dos traços de personalidade Big Five dos utilizadores. Esta arquitetura atingiu resultados que ultrapassaram entre 16-18% os prévios melhores resultados, no conjunto de dados do Twitter, e aproximadamente 70% inferiores no caso do conjunto de dados do Facebook. Adicionalmente, foi efetuada uma análise de como dados de diferentes contextos podem ser combinados e aplicados uns aos outros, no âmbito de previsão de traços de personalidade.
junho 25, 2024, 9:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
João Fernando Cardoso Silva Sequeira
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar