EMNLPFeb, 2023

言论决定你的本质：引导评价性话题用于个性分析

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TL;DR研究表明，人类的行为和个性中表达对实体和概念的态度或立场是不可或缺的。本文提出了评估主题的概念，该主题通过将主题模型应用于社交媒体上的评估文本来获得。评估主题与个体文本作者联系起来，建立他们的评估资料。本文将评估配置文件应用于 Reddit 评论，并对评估主题和大五人格特质之间的关系进行了探究。最终，通过观察与先前人格心理学研究一致的相关性，验证了这种方法。
发现论文，激发创造
  • 社交媒体语言中的潜在人类特征：一种开放词汇方法

    通过社交媒体数据的自然语言使用，我们研究了推断一组新的人类特征的过程，并通过与五因素人格模型的比较得出，语言基础特质的构建更具普适性，并且在某些方面比基于问卷的特质更能预测一些基于实体的结果，从而为新的个性化构建提供了一定的参考价值。

    May, 2017

  • 识别和操控语言模型的人格特质

    本文研究了语言模型，尤其是 GPT2 和 BERT，如何通过语言生成来表现其所体现的人格特质，以及这些特质是否可以被控制。作者通过提供不同类型的语境可以精准地控制这些模型的表现，最终得出这些模型可以作为识别个性特质和控制人格的强有力的工具。本研究还提供了一份基于” 大五人格模型 “的人品数据集和 Reddit 上的人格数据集。

    Dec, 2022

  • AI 人格化：评估语言模型的人格特质

    研究表明，大规模语言模型虽然可以输出流畅的文本，但它们也捕捉到人类偏见。本文研究了面向开放式文本生成的几种大规模语言模型的人格特征和训练集，使用问卷设计了人格评估，并用零 - shot 分类器将文本回答分类到可量化的特征中，研究了可以改变这些人格特征的方法。

    Apr, 2022

  • 理解人们如何评价他们的对话

    该研究旨在探讨用户评分在口语对话系统中的作用，特别关注用户的人格特质如宜人性和外向性对于交互评分的影响，并设计和验证了一个虚构故事，以此来调查和诱发这些人格特质。结果表明宜人性与交互评分有着显著的相关性，而选择听故事的用户相对来说更可能提供更高的评分。

    Jun, 2022

  • 情境对抑郁情绪语言的重要性：基于 Reddit 讨论中情感和语言标记的相互作用研究

    对抑郁症患者的语言标记进行研究表明，语言使用可以作为心理健康的指标。本研究通过使用 Reddit 数据集，探讨讨论主题作为语境对抑郁症中的语言标记和情感表达的影响，发现情感分析揭示了抑郁症患者中更广泛的情感强度范围，与控制组相比，负面情感和正面情感都更高。这一模式是由不含情感词的帖子驱动的，揭示了基于词汇的方法在捕捉完整情感背景方面的局限性。我们观察到了几个有趣的结果，显示出上下文分析的重要性。例如，第一人称单数代词的使用和与愤怒、悲伤相关的词汇与情感积极性增加相关，而对现在的专注程度更高的词汇与情感消极性增加相关。我们的发现凸显了解读抑郁症患者使用语言时讨论语境的重要性，揭示了语言标记的情感强度和意义可以因讨论主题而变化。

    May, 2024

  • 基于立场的意见对话角色

    本研究提出一种基于立场的人物形象表达方式，探讨不同的人物形象表达对于话语生成的影响，数据结果显示，这种表达方式可以更准确地把握作者立场的抽象和深刻的方面。

    Oct, 2020

  • 大型语言模型中的人格特质

    本文探讨了使用心理测量测试来量化和分析大型语言模型输出中的人格特质的可靠性和有效性，并讨论了如何对这些模型进行塑造的潜在应用和伦理影响，特别是关于负责任地使用 LLM。

    Jul, 2023

  • 与人群交流：人们在网上讨论中对什么做出反应？

    本研究探讨了语言使用对社区对在线讨论论坛评论的反应的影响，以及信息和信息发送者之间的相对重要性。基于 Reddit 讨论中社区注释卡尔玛的新评论排序任务被提出，可以控制评论的主题和时间。通过对来自六个子 reddit 的讨论线程进行实验，结果显示不同类型的语言特征对于不同的社区感兴趣程度的重要性有所不同。

    Jul, 2015

  • 语言是否有美学组成部分？

    本文研究了语言学家如何使用 'expressives' 来表达归属质量、情感和观点的能力，并提出了关于表达性的性质的特殊性和不同寻常性的问题。

    Feb, 2022

  • 评估个性对游戏通信中情感状态的影响

    研究了个体差异在团队合作的虚拟现实游戏中表达感情倾向方面的影响，通过多重线性回归确定了个性变量和表达情感之间的合理相关性，为情感计算和游戏用户研究提供了有价值的信息。

    Sep, 2023