HIPPD: Brain-Inspired Hierarchical Information Processing for Personality Detection

📄 arXiv: 2510.09893v1 📥 PDF

作者: Guanming Chen, Lingzhi Shen, Xiaohao Cai, Imran Razzak, Shoaib Jameel

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

HIPPD：一种脑启发的分层信息处理框架，用于人格检测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人格检测 脑启发计算 分层信息处理 大型语言模型 动态记忆 胜者全得 文本分析

📋 核心要点

  1. 现有方法难以捕捉长文本的上下文信息，且在语义稀疏环境下特征提取能力不足。
  2. HIPPD框架模拟人脑分层信息处理，利用大语言模型和动态记忆模块进行特征提取和选择。
  3. 实验结果表明，HIPPD在Kaggle和Pandora数据集上均优于现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HIPPD的脑启发框架，用于从文本中进行人格检测，旨在通过语言模式推断个体的性格特征。现有的机器学习方法难以捕捉跨多个帖子的上下文信息，并且在语义稀疏的环境中提取具有代表性和鲁棒性的特征方面存在不足。HIPPD模拟人脑的分层信息处理过程，利用大型语言模型模拟大脑皮层，实现全局语义推理和深度特征抽象。一个模仿前额叶皮层的动态记忆模块执行自适应门控和关键特征的选择性保留，所有调整都由多巴胺能预测误差反馈驱动。随后，一组模仿基底神经节的专用轻量级模型通过严格的胜者全得机制进行动态路由，以捕捉它们最擅长识别的与人格相关的模式。在Kaggle和Pandora数据集上的大量实验表明，HIPPD始终优于最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从文本中准确识别人格特征的问题。现有方法在处理长文本时，难以有效捕捉上下文信息，并且在语义信息稀疏的情况下，特征提取的鲁棒性和代表性不足，导致人格检测的准确率不高。

核心思路：HIPPD的核心思路是模拟人脑的分层信息处理机制。通过模仿大脑皮层、前额叶皮层和基底神经节的功能，构建一个能够进行全局语义推理、自适应特征选择和动态模式识别的框架。这种脑启发的设计旨在提高模型对上下文信息的利用能力，并增强在语义稀疏环境下的特征提取能力。

技术框架：HIPPD框架包含三个主要模块：1) 大脑皮层模拟模块：使用大型语言模型（LLM）进行全局语义推理和深度特征抽象。2) 前额叶皮层模拟模块：采用动态记忆模块，通过自适应门控机制选择性地保留关键特征，并利用多巴胺能预测误差反馈进行调整。3) 基底神经节模拟模块：一组轻量级模型，通过胜者全得（Winner-Takes-All）机制进行动态路由，以捕捉不同人格相关的模式。

关键创新：HIPPD的关键创新在于其脑启发的设计理念，将人脑的分层信息处理机制引入到人格检测任务中。与传统的机器学习方法相比，HIPPD能够更好地模拟人脑的认知过程，从而提高模型对复杂文本信息的理解和处理能力。动态记忆模块和胜者全得机制的结合，使得模型能够自适应地选择和利用关键特征，并动态地识别不同的人格模式。

关键设计：动态记忆模块使用LSTM网络实现，通过注意力机制对不同时间步的特征进行加权，并使用多巴胺能预测误差作为反馈信号，调整门控机制的参数。胜者全得机制通过计算每个轻量级模型对输入文本的预测置信度，选择置信度最高的模型进行最终预测。损失函数采用交叉熵损失函数，用于训练大型语言模型和轻量级模型。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HIPPD在Kaggle和Pandora数据集上进行了广泛的实验，结果表明HIPPD始终优于最先进的基线方法。具体性能数据未知，但摘要强调了其一致性的优越表现，表明该方法具有较强的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

HIPPD在心理健康评估、招聘筛选、客户关系管理等领域具有广泛的应用前景。通过分析用户的文本数据，可以自动识别人格特征，为个性化服务和决策提供支持。该研究有助于开发更智能、更人性化的AI系统，促进人机交互的和谐发展。

📄 摘要（原文）

Personality detection from text aims to infer an individual's personality traits based on linguistic patterns. However, existing machine learning approaches often struggle to capture contextual information spanning multiple posts and tend to fall short in extracting representative and robust features in semantically sparse environments. This paper presents HIPPD, a brain-inspired framework for personality detection that emulates the hierarchical information processing of the human brain. HIPPD utilises a large language model to simulate the cerebral cortex, enabling global semantic reasoning and deep feature abstraction. A dynamic memory module, modelled after the prefrontal cortex, performs adaptive gating and selective retention of critical features, with all adjustments driven by dopaminergic prediction error feedback. Subsequently, a set of specialised lightweight models, emulating the basal ganglia, are dynamically routed via a strict winner-takes-all mechanism to capture the personality-related patterns they are most proficient at recognising. Extensive experiments on the Kaggle and Pandora datasets demonstrate that HIPPD consistently outperforms state-of-the-art baselines.