抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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テキストデータに基づく人格予測は社会的メディアベースマーケティングと政治的キャンペーンのような大規模個別応用の可能性のために最近注目を集めて一つのトピックである。しかし,実際の応用ではこの技術を適用した場合,ユーザはしばしば異なる汚染源(例えば,ソーシャルメディアポスト対メール)から誘導された性格特性は,一致していない状況に遭遇する。同一個人の変化結果は,工具は効果がなく,信頼が困難を与えた。本論文では,自動化されたテキストベースのパーソナリティ予測における分域バイアスの影響を示し,正確なドメインバイアスに新しい方法を提案した。アプリケーションドメインからの例を用いてシステム,パーソナル形質解析ツールで使用されている元の訓練データの知識を再訓練も必要としないので,提案されたアプローチは一般的である。はこの方法の有効性を評価するために包括的な実験を行い,知見を提案した方法で予測精度(例えば,20 30%相対誤差低減)の有意な改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】