Naslov
Određivanje tipa osobnosti autora teksta temeljeno na dubokom učenju za klasifikaciju sa složenim oznakama klasa
(Determining personality type of text author based on deep learning for classification with compound class labels)

Autori
Čerkez, Ninoslav

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
02.12

Godina
2022

Stranica
118

Mentor
Vrdoljak, Boris ; Skansi, Sandro

Ključne riječi
: strojno učenje, obrada prirodnog jezika, umjetne neuronske mreže, Indikator Tipa osobnosti po Myers-Briggsovoj - MBTI, višeklasna klasifikacija, binarna klasifikacija, složene oznaka klasa, gubitak unakrsne entropije
(machine learning, natural language processing, artificial neural networks, Myers-Briggs Indicator Type - MBTI, multiclass classification, binary classification, compound class labels, cross-entropy loss)

Sažetak
Ova doktorska disertacija rezultat je istraživanja u području višeklasne klasifikacije tipova osobnosti autora teksta sa složenim oznakama klasa. Predikcija tipa osobnosti autora teksta ima dobro poznatu uporabu u psihologiji te praktične primjene u poslovnom okruženju. Iz perspektive znanosti o podacima, na problem predikcije osobnosti autora teksta može se gledati kao problem tekstualne klasifikacije te se može rješavati uporabom metoda obrade prirodnog jezika (engl. natural language processing – NLP) te metodama dubokog učenja. U disertaciji je dan pregled rezultata prijašnjih poznatih istraživanja klasifikacije MBTI na način da su prezentirani rezultati primjenom standardnih algoritama strojnog učenja te rezultati istraživanja s primjenom dubokog učenja. Dosadašnja istraživanja višeklasne klasifikacije sa složenim oznakama klasa nisu uzimala u obzir mogućnost uključivanja informacija u komponentama složenih oznaka klasa. Disertacija predlaže novi algoritam za određivanje tipa osobnosti autora teksta temeljen na dubokom učenju s funkcijom gubitka za višeklasnu klasifikaciju prema indikatoru tipa po Myers-Briggsovoj (engl. Myers–Briggs Type Indicator - MBTI) koji poboljšava postojeće rezultate višeklasne klasifikacije MBTI budući da uzima u obzir komponente složenih oznaka klasa kao potporu za bolju klasifikaciju prema instrumentu MBTI. Ovakav pristup je važan jer rješava problem uključivanja komponenti složenih oznaka klasa u višeklasnu klasifikaciju te poboljšava rezultate prijašnjih poznatih istraživanja. Eksperimentalni su rezultati demonstrirani nad dvije arhitekture umjetnih neuronskih mreža: LSTM i CNN a korišteni su i standardni algoritmi strojnog učenja. Rezultati istraživanja s novim algoritmom i funkcijom gubitka uspoređeni su sa standardnim rezultatima pristupa kategoričke unakrsne entropije i s rezultatima prijašnjih poznatih istraživanja. Napravljena je usporedba sa standardnim modelima za višeklasnu klasifikaciju, sličnim istraživanjima za višeklasnu klasifikaciju te istraživanjima s četiri binarna pristupa klasifikaciji MBTI. Algoritam se može koristiti i za ostale probleme višeklasne klasifikacije u situacijama kada postoje binarno isključive komponente složenih oznaka klasa. Na kraju je predstavljen prototip aplikacije s implementiranim predloženim algoritmom za višeklasnu klasifikaciju MBTI, a koji uzima u obzir složene oznake klasa MBTI.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA