Building Distributed Representations of Reddit Users Based on Text

Razvojem društvenih mreža i platformi za slanje istovremenih poruka osobe generiraju sve veće količine sadržaja koji je velikim dijelom nestrukturirani tekst. Korištenje tog teksta za izradu kvalitetne distribuirane reprezentacije autora omogućilo bi preciznu predikciju ličnosti osobe bez provođenja testova ličnosti. U okviru rada eksperimentirano je s više pristupa izrade distribuirane reprezentacije osobe na temelju njezinih tekstova na društvenoj mreži Reddit pomoću neuronskih mreža temeljenih na grafovima. Pristupi se temelje na izgradnji grafova koji će replicirati strukturu Reddita ili strukturu testova ličnosti te potom korištenja niza graf neuronskih modela s ciljem generiranja distribuiranih reprezentacija osobe. Dobivene reprezentacije evaluirane su na zadatku predikcije crta ličnosti Petofaktorskog modela ličnosti.With the development of social networks and instant messaging platforms people are generating increasing amounts of content that is largely unstructured text. Using that text to create a good-quality distributed representation of the author would allow for a precise prediction of a person’s personality without taking personality tests. The thesis experimented with several approaches to creating a distributed representation of a person based on his or her texts on the social network Reddit using graph-based neural networks. Approaches are based on building graphs that will replicate the structure of Reddit or the structure of personality tests and then using a range of graph neural models to generate distributed representations of a person. The obtained representations were evaluated on the task of predicting personality traits of the Five-Factor Personality Model