伝統的および深層学習を用いたテキストポスティングスタイルを持つMyers-Briggs型Indicatorに基づくパーソナリティタイプ【JST・京大機械翻訳】

Ontoum Sakdipat; Chan Jonathan H.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209912204988 整理番号：22P0277877

伝統的および深層学習を用いたテキストポスティングスタイルを持つMyers-Briggs型Indicatorに基づくパーソナリティタイプ【JST・京大機械翻訳】

Personality Type Based on Myers-Briggs Type Indicator with Text Posting Style by using Traditional and Deep Learning

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発行年： 2022年01月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

用語パーソナリティは,思考,感覚,および行動の特性パターンにおける個人差に関して表現できる。本研究では,Myers-BriggsタイプIndicator(MBTI)に基づくテキストからの人々の人格を予測するために,Naive Bayes,サポートベクトルマシン,およびReカレントニューラルネットワークを含むいくつかの機械学習技術を提示する。さらに,このプロジェクトは,CRISP-DMを適用して,それは,データマイニングのための交差産業標準プロセスに立って,学習プロセスを誘導する。CRISP-DMは一種の反復開発であるので,開発サイクルを最小に低減するために,迅速な反復ソフトウェア開発方法であるアジャイル方法論でそれを採用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

応用心理学 , 計算機システム開発

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