人格检测是心理学和自动人格预测（或感知）（APP）的一个古老话题，是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频，视频）对个性的自动化（计算）预测。这项研究的主要目的是自2010年以来对应用程序的自然语言处理方法进行浅（总体）审查。随着深度学习的出现并遵循NLP的转移学习和预先培训的模型，应用程序研究领域已经成为一个热门话题，因此在这篇评论中，方法分为三个；预先训练的独立，预训练的基于模型的多模式方法。此外，为了获得全面的比较，数据集为报告的结果提供了信息。
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他/她在讲话或写作中使用的那些词表现得很重要。由于传播信息基础架构（特别是互联网和社交媒体），人类通讯从面对面的交流中进行了显着改革。通常，自动人格预测（或感知）（APP）是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频等）的人格的自动预测。这项研究的主要目的是从文本中提高应用程序的准确性。为此，我们建议使用五种新的应用程序方法，包括基于术语频率向量，基于本体的，富集基于本体的潜在语义分析（LSA）基于基于本体的频率和基于深度学习（BILSTM）的方法。这些方法是基本方法，可以通过基于分层注意力网络（HAN）作为元模型的集合建模（堆叠）来提高应用程序的准确性。结果表明，整体建模增强了应用程序的准确性。
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通过使信息生产和复制民主化的技术，社交媒体中每日互动的很大一部分被谣言感染了。尽管对谣言检测和验证进行了广泛的研究，但到目前为止，尚未考虑计算谣言传播力量的问题。为了解决这一研究差距，本研究寻求一个模型来计算谣言（SPR）作为基于内容特征的功能的两类功能：虚假谣言（FR）和真实谣言（TR）。为此，将采用Allport和Postman的理论，它声称重要性和歧义是谣言和谣言的力量的关键变量。引入了两个类别的“重要性”（28个功能）和“歧义”（14个功能）的42个内容功能以计算SPR。提出的模型将在两个数据集（Twitter和Telegram）上进行评估。结果表明，（i）虚假谣言文件的传播力量很少不仅仅是真正的谣言。 （ii）两组虚假谣言和真实谣言的SPR平均值之间存在显着差异。 （iii）SPR作为标准可以对区分虚假谣言和真实谣言产生积极影响。
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