Prevendo os Cinco Grandes Traços de Personalidade em Diálogos de Aconselhamento Chinês Usando Modelos de Linguagem Grande

A avaliação precisa dos traços de personalidade é crucial para um psicoterapia eficaz, no entanto, métodos tradicionais como questionários de auto-relato são demorados e tendenciosos. Este estudo examina se Modelos de Linguagem Grande (LLMs) podem prever os Cinco Grandes traços de personalidade diretamente a partir de diálogos de aconselhamento e introduz uma estrutura inovadora para realizar a tarefa. Nossa estrutura aplica simulação de papéis e questionários como base para condicionar LLMs em sessões de aconselhamento, simulando respostas dos clientes ao Inventário dos Cinco Grandes. Avaliamos nossa estrutura em 853 sessões de aconselhamento do mundo real, encontrando uma correlação significativa entre os traços previstos pelos LLM e os traços reais dos Cinco Grandes, provando a validade da estrutura. Além disso, estudos de ablação destacam a importância das simulações de papéis e da simplificação da tarefa por meio de questionários na melhoria da precisão da previsão. Enquanto isso, nosso modelo Llama3-8B ajustado, utilizando Otimização de Preferência Direta com Ajuste Supervisionado, alcança uma melhoria de 130,95%, superando o estado-da-arte Qwen1.5-110B em 36,94% na validade da previsão de personalidade. Em conclusão, LLMs podem prever a personalidade com base em diálogos de aconselhamento. Nosso código e modelo estão disponíveis publicamente em https://github.com/kuri-leo/BigFive-LLM-Predictor, fornecendo uma ferramenta valiosa para futuras pesquisas em psicometria computacional.