Enhancing Apparent Personality Trait Analysis with Cross-Modal Embeddings

自动人格特征评估对于高质量的人机交互至关重要。能够进行人类行为分析的系统可用于自动驾驶汽车、医学研究和监视等领域。我们提出了一种多模态深度神经网络，采用孪生扩展，用于短视频录制的明显人格特征预测，并利用模态不变嵌入来实现。声音、视觉和文本信息被利用来在这个任务中达到高性能的解决方案。由于分析数据集的高度集中的目标分布，第三位数字的变化是相关的。我们提出的方法解决了极端值的欠表示挑战，平均改进了0.0033 MAE，并且显示出比基线多模态DNN更明显的优势，没有引入该模块。

本论文旨在利用多模态深度神经网络进行人格特质预测，解决自动人格特质评估在人机交互中的重要性问题。该研究是否属于一个新问题需要进一步探讨。

论文提出了一种多模态深度神经网络，利用Siamese扩展和模态不变嵌入来训练短视频录像，预测明显的人格特质。该方法在语音、视觉和文本信息上进行了优化，解决了极端值的欠表示问题，相对于基线模型有明显的优势。

本论文的亮点包括使用多模态深度神经网络进行人格特质预测，利用Siamese扩展和模态不变嵌入来训练短视频录像，解决了极端值的欠表示问题，并且相对于基线模型有明显的优势。实验使用了公开数据集，并且开源了代码，为未来研究提供了基础。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. 'Deep Learning for Personality Trait Prediction from Short Text'；2. 'Multimodal Personality Trait Recognition using Audio and Text'；3. 'Personality Trait Recognition using Audio and Text-based Deep Learning'