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우리는 공인들의 성격에 대한 사람들의 인식이 GPT-3의 의미 공간에서 이름의 위치로부터 정확하게 예측될 수 있음을 보여준다. 600명의 인간 평가자에게서 226명의 공인에 대한 빅 파이브 성격 인식을 수집했다. 공인들의 이름 임베딩에서 인간의 인식을 예측하기 위해 교차 검증된 선형 회귀 분석을 사용했다. 모델의 정확도는 통제를 하지 않았을 때 r = .78에서 .88까지, 통제를 했을 때 공인들의 호감도와 인구 통계학적 변수를 고려한 후 r = .53에서 .70까지 범위였다. 예측 모델은 성격을 설명하는 형용사가 극단적인 지점을 차지함에 따라 높은 얼굴 타당성을 보였다. 우리의 발견은 GPT-3 단어 임베딩이 개인 차이 및 친밀한 특성에 관련된 신호를 포착한다는 것을 밝혀준다.
Cao et al. (수요일,)은 이 질문에 대해 연구했습니다.