[发明专利]基于语义的人格预测方法、用户设备、存储介质及装置

说明书

本发明公开了基于语义的人格预测方法、用户设备、存储介质及装置。本发明中先获得待预测文本中的各待操作文本特征词，计算与待操作文本特征词对应的语义权重，对由语义权重构成的文本向量进行聚类以获得语义聚类向量；再对待预测文本进行分布式表示处理以获得词向量，基于预设卷积神经网络对词向量进行训练以获得神经预测向量；对语义聚类向量与神经预测向量进行拼接，以获得待输入向量，根据待输入向量通过预设分类器进行用户人格的预测。明显地，本发明中联合了基于上下文语义的聚类结果以及预设卷积神经网络的预测结果，改善了聚类效果，提高了人格预测的准确性，解决了人格预测准确率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及人格预测技术领域，尤其涉及基于语义的人格预测方法、用户设备、存储介质及装置。

背景技术

心理学领域上的大五人格理论具有较好的应用价值，可应用于市场营销场景、社交网络场景以及人事管理场景等不同类型的场景下，大五人格理论所指的五种人格分别为开放性人格、责任心人格、外倾性人格、宜人性格以及神经质人格。

比如，若将大五人格理论应用于市场营销场景下，可通过预测出用户的人格特质来分析探索用户人格与产品之间的内在联系，从而能够更精准地为用户推荐其所喜爱的产品，比如，商品推荐、音乐推荐以及婚恋推荐等。

若将大五人格理论应用于社交网络场景下，可通过预测出用户的人格特质来分析网络用户的行为特点，进而可探索用户的影响力、分析网络社区的群体性以及对网络用户的非正常行为和不良言论进行监控和治理。

若将大五人格理论应用于人事管理场景下，考虑到人的不同人格在职业选择和人事选拔方面存在着密切的关联性，比如，研究发现大五人格中的外倾性和开放性人格是职业心理与工业心理的两个重要因素，而有责信心的人格与人事选拔更是密切相关。所以，在个人求职方面和公司选拔方面，清晰一个人的人格特性，对个人和公司的长远利益来讲是非常关键的。

明显地，人格预测具有较高的应用价值。但是，就社交网络场景而言，存在着多种人格预测的预测方式，比如，可整合社交网络中出现的文本、头像、表情以及用户响应模式等信息来进行人格预测，但是，大部分的人格预测的预测结果的准确率较低。可见，人格预测方式存在着预测准确率较低的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供基于语义的人格预测方法、用户设备、存储介质及装置，旨在解决人格预测准确率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于语义的人格预测方法，所述基于语义的人格预测方法包括以下步骤：

对待预测文本集中的待预测文本进行分词处理，以获得所述待预测文本中的各待操作文本特征词；

计算与所述待操作文本特征词对应的语义权重；

对由所述语义权重构成的文本向量进行聚类，以获得语义聚类向量；

对所述待预测文本进行分布式表示处理，以获得词向量；

基于预设卷积神经网络对所述词向量进行训练，以获得神经预测向量；

对所述语义聚类向量与所述神经预测向量进行拼接，以获得待输入向量；

根据所述待输入向量通过预设分类器进行用户人格的预测，以获得人格预测结果。

优选地，所述计算与所述待操作文本特征词对应的语义权重，包括：

统计预设共现特征词在所述待预测文本集中的出现次数，所述预设共现特征词为在一个所述待预测文本中出现的两个待操作文本特征词；

根据所述出现次数确定与所述预设共现特征词对应的语义权重。