融合BERT与句法依存的性格识别方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2023年第18期北京时间：

作者：张忠林, 袁晨予, 陈丽萍, 吴奕霖

单位：1.兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070；2.中国科学院 自动化研究所 多模态人工智能系统全国重点实验室，北京 100190；3.中国科学院大学 人工智能学院，北京 100049

摘要：针对现有性格识别方法难以有效融合文本深层语义与心理学特征的技术挑战，提出了融合BERT与句法依存的性格识别模型。采用BERT提取文本蕴含的深层语义信息，通过词法与句法分析获得具有性格特征的心理学词汇，设计条件融合函数将该词汇作为外部条件动态嵌入到文本表示向量中，捕获文本深层语义与性格线索间动态的语义交互，基于融合后的特征向量使用全连接网络进行更深层的特征提取并降维，以此对性格进行识别。在首次构建的面向中文电影评论的性格数据集上的实验验证了该方法的有效性，该模型相较传统神经网络和单一BERT模型在性格识别准确性上有明显提升。

关键词：BERT模型,动态语义交互,性格识别