【文件属性】：
文件名称：Predicting-Myers-Briggs-Type-Indicator-with-Recurrent-Neural-Networks
文件大小：6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 02:06:51
nlp machine-learning social-media trump keras
预测具有递归神经网络的迈尔斯布里格斯类型指标
作者
伊恩·斯科特·奈特（Ian Scott Knight）
斯坦福大学符号系统系
雷恩·埃尔南德斯（Rayne Hernandez）
斯坦福大学数学与计算科学系
抽象的
我们对该项目的重点是使用机器学习来构建分类器，该分类器能够根据社交媒体帖子中的文本样本将人们分类为Myers-Briggs类型索引（MBTI）个性类型。 建立这样一个分类器的动机是双重的。 首先，社交媒体的普遍性意味着这样的分类器将具有足够的数据来进行人格评估，从而使更多的人可以更可靠，更快速地访问他们的MBTI人格类型。 在心理学的学术领域以及私营部门中，这一领域都引起了极大的兴趣。 例如，许多雇主希望更多地了解潜在雇员的性格，以便更好地管理其公司的文化。 我们的第二个动机集中在我们的分类器比当前可用的测试更准确的潜力上，这一事实表明，受过训练的心理学家进行的人格测试的
【文件预览】：
Predicting-Myers-Briggs-Type-Indicator-with-Recurrent-Neural-Networks-master
----models()
--------.gitkeep(0B)
----poetry.lock(65KB)
----pyproject.toml(427B)
----make_test_set.py(1KB)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----rnn.py(10KB)
----separate_clean_and_unclean.py(2KB)
----poster.pdf(1.96MB)
----.gitignore(53B)
----trump_predictor.py(2KB)
----word_cloud.py(4KB)
----make_training_set.py(2KB)
----differentiate_words.py(2KB)
----README.md(23KB)
----baseline.py(7KB)
----word_clouds()
--------diff clouds()
--------undiff clouds()
----.pre-commit-config.yaml(214B)