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10.10.2019 | Ausgabe 4/2020

Artificial Intelligence Review 4/2020

Recent trends in deep learning based personality detection

Zeitschrift:
Artificial Intelligence Review > Ausgabe 4/2020
Autoren:
Yash Mehta, Navonil Majumder, Alexander Gelbukh, Erik Cambria
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Recently, the automatic prediction of personality traits has received a lot of attention. Specifically, personality trait prediction from multimodal data has emerged as a hot topic within the field of affective computing. In this paper, we review significant machine learning models which have been employed for personality detection, with an emphasis on deep learning-based methods. This review paper provides an overview of the most popular approaches to automated personality detection, various computational datasets, its industrial applications, and state-of-the-art machine learning models for personality detection with specific focus on multimodal approaches. Personality detection is a very broad and diverse topic: this survey only focuses on computational approaches and leaves out psychological studies on personality detection.

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