Mar, 2024

卓越解码：通过文本挖掘描绘运营和供应链专业人员心理特质的需求

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TL;DR运用创新方法和工具，本研究对运营管理和供应链管理专业人员的心理特征进行了剖析，通过文本挖掘和社交网络分析，以心理特征为焦点，对一系列职位描述中相关技能的需求进行了需求分析评估，从而提供了运营管理和供应链管理专业人员所需技能的定向图谱，为人才管理、招聘实践和职业发展提供了新的观点和视角，进一步提高运营管理和供应链管理专业人员的有效性和成功率。
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发现论文，激发创造
  • MOOCs Meet Measurement Theory: A Topic-Modelling Approach

    该研究采用话题建模来对 MOOC 学生进行心理测量学测试，并通过在线论坛发表的主题参与度来开发可用的测量模型，进而在三个 Coursera MOOC 和两个 MOOC 领域专家面试中进行质量和定量实验。

    Nov, 2015

  • 用户笔文中心理概念抽取与分类的可靠性分析

    社交 NLP 研究社区近期在心理健康分析的计算进展中见证了构建负责任的 AI 模型，以应对语言使用和自我认知之间的复杂相互作用。我们通过注释 LoST 数据集捕捉到 Reddit 用户帖子中表明低自尊的微妙文本线索，并发现 NLP 模型在确定低自尊时更关注三种类型的文本线索：触发词、LoST 指标和后果词。我们的研究结果表明，在 Reddit 帖子中确定低自尊时，需要将 PLMs 的重点从触发词和后果词转移到更全面的解释上，强调 LoST 指标。

    Jan, 2024

  • 利用自然语言学习个性特征的神经网络

    本研究使用神经网络和分布式算法来提取文本的隐藏性信息，研究人员从心理学文献定义的五大人格特征（Big Five）的形容词词典开始，并构造了包含文本语义信息的嵌入，证明了个人写作风格与其人格特征密切相关。

    Feb, 2023

  • 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

  • 招聘市场中工作技能的受欢迎度测量：多标准方法

    本文提出了一种基于数据驱动方法的职业技能热度模型，从大规模招聘数据中分析职位技能网络，利用 Skill Popularity based Topic Model (SPTM) 模型对职位技能进行多方面热度评估，得出对职位技能发展和对高薪就业的规律。

    Dec, 2017

  • 短文本个性特质识别的语言无关和组合模型

    通过深度学习方法和文本的原子特征 —— 字符，建立层次化的句向量表示，应用于推文语料库中，有效识别出作者人格特质，与先前基于浅层学习模型的工作相比，在五个特质和三种语言（英语、西班牙语和意大利语）中表现最优，结果鼓舞人心，揭示了检测复杂人类特质的可能性。

    Oct, 2016

  • 供应链优化的大型语言模型

    通过 Large Language Models（LLMs）的最新进展，研究如何将这一颠覆性技术应用于供应链自动化，并解决人类理解和信任之间的间隙。设计了一个名为 ame {} 的框架，通过输入纯文本查询并输出有关底层优化结果的见解。同时，我们开发了一个通用的评估基准，用于评估 LLM 在其他情景中的准确性。

    Jul, 2023

  • 利用结构和语义对属性导向的方面情感发现进行加强

    我们提出了 Trait 这个无监督概率模型，它可以从文本中发现方面和情感并将它们与不同的属性关联起来。我们证明通过显式地整合属性，Trait 明显优于现有方法，并生成符合我们直觉的属性简介，同时产生更大的语义凝聚力。

    Aug, 2019

  • 从文本中提取临床标记的廉价方法

    该论文描述了 UniBuc 考古团队在 CLPsych 的 2024 共享任务中的工作，其中包括在文本中找到支持所分配的自杀风险级别的证据。该工作关注评估大型语言模型（LLM），并与一种更加内存和资源高效的替代方法进行对比。

    Mar, 2024

  • 大规模语言模型中引发大五人格特质的文本分析：基于分类器驱动方法

    借助不同输入提示，使用多个参数大小的多个大型语言模型对它们的输出进行了评估，结果显示，大型语言模型普遍表现出高度的开放性和低度的外向性，且参数越多越倾向于开放性和责任心，并且在不同数据集上对细调模型产生了微小的调整

    Feb, 2024