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语言模型和自动人格预测 该存储库包含论文“ 代码，该论文发表在2020年IEEE国际数据挖掘大会上。 这是一组用tensorflow + pytorch编写的实验，旨在探索Essays数据集（使用Big-五个人格标记的特征）和Kaggle MBTI数据集上使用语言模型进行自动人格检测。 安装 通过以下方式从GitLab提取此存储库： git clone git@gitlab.com:ml-automated-personality-detection/personality.git 有关可通过以下方式安装的相关软件包的列表，请参见requirements.txt： pip -r requirements.txt 用法 首先运行LM提取器代码，该代码将数据集通过语言模型传递，并将（所有图层的）嵌入存储在pickle文件中。 创建此“新数据集”可为我们节省大量计算时间，并允许有效搜索超

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基于processing实现的数据可视化，用户做出的测试结果保存在表格中，程序可读取数据并绘制出图像，与鼠标进行交互，鼠标放上去时显示具体分数。增加了平均值与标准差，把浮动直接加于平均值上绘制

HCP_MRI行为 用于使用来自年轻成人人类Connectome项目的数据来预测来自静止状态fMRI功能连接的行为变量（例如，智力，人格）中个体差异的代码。 该代码取决于HCP数​​据结构。 可从HCP网站（ ）获得HCP数据（MRI和行为/人口统计学） 作者：Julien Dubois（ ）和Paola Galdi（ ） 该代码按原样提供，用于文档目的。 包括以下文件： HCP_helpers.py ：包含所有助手功能和模块导入，用于静态fMRI预处理和行为预测 person.ipynb ：重现以下内容的分析： Dubois，J。*，Galdi，P。*，Han，Y.，Paul，LK和Adolphs，R。静止状态的功能性大脑连通性最能预测开放性的人格维度。 人格神经科学，印刷中。 预印本： : Intelligence.ipynb ：在以下位置重现分析 Dubois，

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