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user: 1. 背景 1.1. 自然语言处理 作为近年来最火热的一个研究方向，自然语言处理在自然科学乃至社会科学等多个领域都发挥着其极其重要的作用。自然语言处理作为计算机科学与人工智能领域相结合的产物，其主要研究人类语言与计算机之间的通信理论和通信方法。由于其涉及到统计学、概率论等数学领域，同时为了研究人类语言中的语言特性，所以自然语言处理也包含了语言学、社会学等社会学科，此外，为了将自然语言处理算法得以实现，需要应用相关编程语言和程序设计，总之，自然语言处理是一门包含数学科学、社会语言学和计算机等多门学科于一体的综合性学科交叉产物，这也正解释了为什么自然语言处理能在当今人工智能时代大放异彩。 经过近几年的发展，自然语言处理技术发展出很多技术路线，见图1，比如分词、文档分析、机器翻译、词性标注、命名实体识别、文本语义相似度分析、句法成分分析、词向量语义相似度分析等。同时，依据这些技术，自然语言处理有着多种多样的研究方向，比如信息检索、文档分类、自动文摘、语音识别、舆情分析等。这些技术都慢慢地在我们所处的社会生活中得以应用。比如，在现在的智能手机上大多会有各大厂牌自主研发的语音助手，通过语音识别、语义分析以及其他自然语言处理技术，可以让手机快速分析用户所说的话中的语法结构，从而获取关键信息，使得系统得以理解用户所发出的命令从而进行响应。目前市面上流行的天猫精灵等人工智能音箱均是以自然语言处理为技术基础所研发的，从长远角度来看，自然语言处理是人工智能领域的重要基石，是人与机器“对话”或者信息交互的重要工具，通俗点说，要想让机器听懂“人话”说“人话”，自然语言处理技术必不可少。 同时，自然语言处理也存在着许多瓶颈，首先，目前自然语言处理大多分析的是单纯的某一段文本或者某一个句子，这样很容易造成信息缺失。就从简单的机器翻译来说，一句话的语义并不只是由文本所决定的，通常也会由很多其他信息所决定。比如把一篇文章里面的某一句话截取出来做翻译，该句话里的人称代词、物主代词在没有上下文辅助的情况下是无法被机器所识别的，这样就会造成语义模糊或者歧义的问题，因此，自然语言处理目前仍然受到输入数据的信息维度限制。其次，由于很多国家的语言博大精深，比如我们汉语，一词多义、一义多词的情况十分常见，简单的一句“你就等着吧”，就可能有两种截然不同的意思，同时语法结构也多种多样，比如“中国队大胜美国队”和“中国队大败美国队”表示的都是“中国队赢了”的含义，所以语言学的复杂性决定了自然语言处理有相当多的难点问题需要解决，汉语如此，其他国家的语言也面临着同样的问题。因为相比于自然语言处理技术，语言的诞生有几万年的历史，如果需要把人类语言完全应用于计算机科学，让机器像人类大脑一样思考问题，那么就需要把语言本身的起源研究透彻，究其原理，然而这是目前语言学家所面临的最大难题之一。 图1. 自然语言处理技术发展现状 在自然语言处理大力发展的情况下，词向量 [ 1 ] [ 2 ] 以及文档向量 [ 3 ] 的表示有助于文档向量化表示，同时在以往的研究中，基于词向量 [ 4 ] 或文档向量 [ 5 ] 的用户画像或用户标签分类系统。 对于自然语言处理的前景发展，目前大多应用在原理研究与应用研究方向上。由于自然语言处理是让机器去处理人类语言，那么一切基于语言、文字的学科都可以与自然语言处理相结合，针对本篇论文的研究方向，是基于文本信息去分析人物性格，而对于某一个人的性格分析往往是涉及到心理学的研究范畴，所以本论文是将自然语言处理技术与社会心理学做一个学科交叉，为的是拓展自然语言处理技术的无限可能。 1.2. 用户画像 用户画像 [ 6 ] 也被叫做用户角色，它是一种描述用户、了解用户的工具。通过运用多种数据分析方式以及产品设计思路去全方位地了解一个企业所拥有的用户群体，同时用户画像也分为群体画像和个人画像，群体画像旨在为用户群体分类，掌握用户画像的群体属性，个人画像旨在为每个用户个人生成其自身特有的“个性化”标签。 用户画像作为近年的新兴领域显示出了蓬勃的生机，在各大领域都有着广泛的应用。用户画像的八要素主要有基本性、同理性、真实性、独特性、目标性、数量性、应用性和长久性。从这八要素出发，我们才能建立一个完好、实用的用户画像模型，才能将一个实际的用户抽象成一个虚拟的、具有代表性的用户画像。 在以往的研究中，主要的工作在于针对移动互联网 [ 7 ]、手机设备 [ 8 ]、社交媒体 [ 9 ]、用户个人信息 [ 10 ] 的用户画像的分析，也有通过分析手机app [ 11 ]、用户长期的搜索记录 [ 12 ] 来个性化推荐 [ 13 ] 或者识别用户兴趣 [ 14 ]，也有一部分研究基于已有的用户兴趣来达到兴趣化地搜索推荐的效果 [ 15 ] 或者采用一种隐式的 [ 16 ] 潜在的 [ 17 ] 思路去构建用户模型，或者根据移动互联网的广告效果挖掘目标用户 [ 18 ]。 随着互联网大数据时代的不断发展，企业拥有越来越多的关于用户的数据，用户的行为在企业面前是完全“可视化”的。因此，越来越多的企业聚焦于自己所拥有的海量用户数据，并想以此来改变或重塑用户的行为，以此来做到精准营销等策略，全面提升客户的核心影响力，因此，众多互联网企业一方面希望能在用户使用产品的过程中，利用多维度多渠道的用户行为数据采集方式记录用户尽可能多的数据；另一方面，针对如此规模的用户大数据，企业也很难对用户的数据进行准确的分析，从而导致无法有效的将最优的服务投放到最合适的用户人群手中。近年来兴起的用户画像分析技术正是为了解决这一难题而成为当前用户行为分析的热点技术。 目前在国内的各个领域，用户画像分析都有一定的应用，包括用于精准营销，通过分析潜在用户，针对特定用户群体进行广告投放，减少不必要的广告费用；或者通过分析用户数据的关联性，构建面向用户的个性化推荐系统，对服务或产品做到千人千面的定制化部署；或者进行企业经营效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速定位服务群体，提供高水平的服务。 对于本课题来说，性格分析是用户画像分析的一个重要方面，相比于用户的其他的静态属性，比如人口属性、信用属性等，性格属性往往难以直接获取得到，所以要应用到自然语言处理技术来获取用户的性格属性。同时为什么选择针对文本信息，第一是考虑到目前的互联网时代，文本信息作为互联网信息的基础，大多数互联网用户目前还是很大程度上依赖于文本信息的输入和输出，以新浪微博为例，大多数用户在其网页端或客户端发微博，并且用户可以在微博下评论，这样就存在大量的文本数据可供分析，所以基于文本信息可以获取到更多的数据源。第二，以文本信息为研究方向所产生的研究成果可以被更广泛地拓展使用，目前自然语言处理技术发展得很成熟，之后基于文本的分析技术可以拓展到基于语音的用户画像分析，只需要把由语音转换成文字，再进行用户画像分析即可，同样地也可以改进聊天机器人以及客服人员的回复等，因为只要实行了用户画像等其他爱好的分析技术后，就可以做到对用户的个性化，国外有一名科学家通过使用其过世好友的聊天记录个性化训练了一个机器人来缅怀其好友，并达到了不错的效果。 由此可见，本课题所研究的方向在现在这个大数据时代有着商业前景和研究价值。 1.3. 人物性格 性格是一个心理学名词，在心理学的定义中，性格是指一个人对现实的稳定的态度，以及与这种态度相应地，习惯化了的行为方式中表现出来的人格特征。也就是说，针对某一个人或者某一个人物来说，性格可以从他的习惯性的行为方式中体现出来。但同时，性格虽然具有稳定性，但在一定程度上也会发生变化。人与人之间的性格往往各不相同。 对于一个人来说，性格因素相当重要。有一个好的性格才能让人喜欢，比如友善积极性格的人往往让人愿意与其相处，而孤立自傲的性格往往会被疏远。在当今社会中，一个人的性格会成为这个人的软实力之一，也会成为其能不能在一个集体中获得认可的关键因素。从职场学的角度来说，性格特征决定的行为方式往往能影响一个人的职业发展方向以及职场关系，因此一个人的性格是极其重要的。 同时，性格是极其复杂的。心理学将性格分为静态结构和动态结构，静态结构中包含了态度特征、意志特征、情绪特征和理智特征；动态结构指的是性格静态结构中的各个特征的相互作用性。人的性格分析是心理学的一个重要研究方向，在本论文中，不去过多地去探究心理学针对性格的分析原理，只选择其中较为广泛应用的大五人格理论，该理论在之后的算法设计环节会详细介绍。 正如上文所提到的，人物的性格是复杂难以分析的，所以针对本课题而言，有以往的论文是针对小说文本基于统计的方法进行人物性格分析 [ 19 ]，单纯以人物的文本信息来分析其复杂的性格会有很多的难点和瓶颈。首先，文本信息的质量决定了一个人的性格分析的准确率，如果关于这个人物的文本信息都是十分客观、没有任何主观情感词，那么该人物的性格就无法从文本信息中得以体现。其次，人物的文本信息往往不足以完全表现人物的性格，人物的性格是多维度多层次多方面的，仅仅通过文本去分析一个人物复杂的性格，是很容易不准确的。通过与心理医生沟通调查发现，一个人的神态、动作等肢体语言是他们判断一个来访者心理状态以及人格特征的重要依据，因此当我们只有文本信息时，我们往往会忽略一个人的其他重要信息。最后，为了保证分析的准确性，文本信息的数据量必须够多，作为算法的输入必须要有一个合适的文本数量，才能保证算法对未知数据的有效预测，提高泛化能力。 通过以上对心理学的研究分析，我们了解到人物的各种行为都是人物性格特征的表象体现，所以对于其文本信息，也是与其性格特征相关联的。所以只要我们获取足够多、质量足够高的文本信息数据，加以针对人物性格分析所设计的自然语言处理算法，就可以达到良好的预测效果。