Classificação de personalidade a partir de textos segundo a Tipologia de Myers-Briggs

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Vitor Garcia dos
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102021-175342/
Resumo: A personalidade está associada ao comportamento humano por meio de sensações, habilidades, atitudes, pensamentos, sendo cada qual uma combinação individual. A psicologia propõe modelos de personalidade humana como a Tipologia de Myers-Briggs (MBTI) que será o foco deste trabalho. Neste modelo, traços de personalidade (extroversão ou introversão, intuição ou sensação, pensamento ou sentimento e percepção ou julgamento) são determinados com base nas palavras que o indivíduo utiliza ao se expressar, e podem assim ser inferidos a partir de textos com o uso de métodos de Processamento de Língua Natural (PLN). Com base nessas observações, este trabalho apresenta os resultados de uma dissertação de mestrado focada no reconhecimento de personalidade humana MBTI a partir de textos em diversos idiomas. O trabalho propõe o uso de métodos neurais de aprendizado de máquina supervisionado para este fim, e procura desta forma avançar o estado-da-arte em reconhecimento computacional de personalidade a partir de texto
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spelling Classificação de personalidade a partir de textos segundo a Tipologia de Myers-BriggsPersonality classification from texts according to Myers-Briggs TypologyArtificial neural networksClassificação de personalidadeMBTIMBTIPersonality ratingRedes neurais artificiaisA personalidade está associada ao comportamento humano por meio de sensações, habilidades, atitudes, pensamentos, sendo cada qual uma combinação individual. A psicologia propõe modelos de personalidade humana como a Tipologia de Myers-Briggs (MBTI) que será o foco deste trabalho. Neste modelo, traços de personalidade (extroversão ou introversão, intuição ou sensação, pensamento ou sentimento e percepção ou julgamento) são determinados com base nas palavras que o indivíduo utiliza ao se expressar, e podem assim ser inferidos a partir de textos com o uso de métodos de Processamento de Língua Natural (PLN). Com base nessas observações, este trabalho apresenta os resultados de uma dissertação de mestrado focada no reconhecimento de personalidade humana MBTI a partir de textos em diversos idiomas. O trabalho propõe o uso de métodos neurais de aprendizado de máquina supervisionado para este fim, e procura desta forma avançar o estado-da-arte em reconhecimento computacional de personalidade a partir de textoPersonality is associated with human behavior through sensations, abilities, attitudes, thoughts, each of which is an individual combination. The Psychology field proposes models of human personality such as the Myers-Briggs Typology (MBTI), which will be the focus of this work. In this model, personality traits (extroversion or introversion, intuition or sensation, thought or feeling and perception or judgment) are determined based on the words that the individuals use when expressing themselves, and can thus be inferred from texts with the use of Natural Language Processing (PLN) methods. Based on these observations, this work presents the results of a master\'s dissertation focused on the MBTI human personality recognition, from texts in several languages. The work aims the use of neural methods of supervised machine learning for this purpose and seeks in this way to advance the state-of-the-art in computational recognition of personality from textsBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPParaboni, IvandreSantos, Vitor Garcia dos2021-09-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18102021-175342/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-05-17T11:27:35Zoai:teses.usp.br:tde-18102021-175342Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-05-17T11:27:35Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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