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J-GLOBAL ID：201902262072011578   整理番号：19A0517159

ラベル分布学習を用いたソーシャルメディアにおける人格認識【JST・京大機械翻訳】

Personality Recognition on Social Media With Label Distribution Learning

著者 (7件)： Xue Di (College of Command Information Systems, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Hong Zheng (College of Command Information Systems, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Guo Shize (Institute of North Electronic Equipment, Beijing, China) ,  Gao Liang (Institute of North Electronic Equipment, Beijing, China) ,  Wu Lifa (College of Command Information Systems, PLA University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Zheng Jinghua (Electronic Engineering Institute, Hefei, China) ,  Zhao Nan (Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 13478-13488  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人格は,人々における個人差を説明する重要な心理学的構成要素である。信頼性があり,妥当性があり,効率的に個人の人格を認識することは,目標として価値がある。しかしながら,心理学者により行われた自己報告在庫またはインタビューによる人格評価の伝統的な方法は,社会的メディア領域において費用がかかり,実際的ではなく,それらは協調するための能動的行動を取る必要がある。本論文では,中国語環境におけるマイクロブログからの大規模5人格認識(PR)の方法を提案した。これは,PRにおいて以前に報告されていなかったラベル分布学習(LDL)と呼ばれる新しい機械学習パラダイムを有する。994のアクティブSina Weiboユーザのプロファイルとマイクロブログから,113の特徴を抽出した。8つのLDLアルゴリズムと9つの非自明な従来の機械学習アルゴリズムを採用して,大きい5つの人格特性予測モデルを訓練した。実験結果は,提案したLDLアプローチの2つが予測能力において他のものより優れていることを示し,また,最も予測的なものはすべてのアルゴリズムの間で相対的に高い実行効率を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  信頼性 ,  機械学習 ,  中国語 ,  予測 ,  心理学 ,  *学習 ,  アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測能力 ,  マイクロブログ ,  在庫 ,  自己報告 ,  個人差 ,  *ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ラベル ,  分布 ,  学習 ,  ソーシャルメディア ,  人格