Решение практической задачи 3
Задача: Формирование эффективных рабочих коллективов
Решение практической задачи выполняется в два этапа. На первом этапе необходимо использовать библиотеку OCEAN-AI для получения гипотез предсказаний (оценок персональных качеств личности человека). На втором этапе следует использовать метод _colleague_ranking из библиотеки OCEAN-AI для решения представленной практической задачи на примере поиска подходящих коллег для целевого коллеги. Примеры результатов работы и реализации представлены ниже.
Таким образом, библиотека OCEAN-AI предоставляет инструменты для анализа персональных качеств личности коллег и может помочь в формировании эффективных рабочих групп, улучшении коммуникации и сокращении конфликтов в коллективе.
FI V2
[2]:
# Импорт необходимых инструментов
import os
import pandas as pd
# Импорт модуля
from oceanai.modules.lab.build import Run
# Создание экземпляра класса
_b5 = Run()
# Настройка ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
corpus = 'fi'
# Формирование аудиомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_audio_model_hc()
res_load_model_nn = _b5.load_audio_model_nn()
# Загрузка весов аудиомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_audio_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_audio_model_weights_nn(url = url)
# Формирование видеомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_video_model_hc(lang='en')
res_load_model_deep_fe = _b5.load_video_model_deep_fe()
res_load_model_nn = _b5.load_video_model_nn()
# Загрузка весов видеомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_video_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['fe']['sberdisk']
res_load_model_weights_deep_fe = _b5.load_video_model_weights_deep_fe(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_video_model_weights_nn(url = url)
# Загрузка словаря с экспертными признаками (текстовая модальность)
res_load_text_features = _b5.load_text_features()
# Формирование текстовых моделей
res_setup_translation_model = _b5.setup_translation_model() # только для русского языка
res_setup_translation_model = _b5.setup_bert_encoder(force_reload = False)
res_load_text_model_hc_fi = _b5.load_text_model_hc(corpus=corpus)
res_load_text_model_nn_fi = _b5.load_text_model_nn(corpus=corpus)
# Загрузка весов текстовых моделей
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_hc_fi = _b5.load_text_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_nn_fi = _b5.load_text_model_weights_nn(url = url)
# Формирование модели для мультимодального объединения информации
res_load_avt_model_b5 = _b5.load_avt_model_b5()
# Загрузка весов модели для мультимодального объединения информации
url = _b5.weights_for_big5_['avt'][corpus]['b5']['sberdisk']
res_load_avt_model_weights_b5 = _b5.load_avt_model_weights_b5(url = url)
PATH_TO_DIR = './video_FI/'
PATH_SAVE_VIDEO = './video_FI/test/'
_b5.path_to_save_ = PATH_SAVE_VIDEO
# Загрузка 10 тестовых аудиовидеозаписей из корпуса First Impression V2
# URL: https://chalearnlap.cvc.uab.cat/dataset/24/description/
domain = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/'
tets_name_files = [
'429713680?token=FqHdMLSSh7zYSZt&filename=_plk5k7PBEg.003.mp4',
'429713681?token=Hz9b4lQkrLfic33&filename=be0DQawtVkE.002.mp4',
'429713683?token=EgUXS9Xs8xHm5gz&filename=2d6btbaNdfo.000.mp4',
'429713684?token=1U26753kmPYdIgt&filename=300gK3CnzW0.003.mp4',
'429713685?token=LyigAWLTzDNwKJO&filename=300gK3CnzW0.001.mp4',
'429713686?token=EpfRbCKHyuc4HPu&filename=cLaZxEf1nE4.004.mp4',
'429713687?token=FNTkwqBr4jOS95l&filename=g24JGYuT74A.004.mp4',
'429713688?token=qDT95nz7hfm2Nki&filename=JZNMxa3OKHY.000.mp4',
'429713689?token=noLguEGXDpbcKhg&filename=nvlqJbHk_Lc.003.mp4',
'429713679?token=9L7RQ0hgdJlcek6&filename=4vdJGgZpj4k.003.mp4'
]
for curr_files in tets_name_files:
_b5.download_file_from_url(url = domain + curr_files, out = True)
# Получение прогнозов
_b5.path_to_dataset_ = PATH_TO_DIR # Директория набора данных
_b5.ext_ = ['.mp4'] # Расширения искомых файлов
# Полный путь к файлу с верными предсказаниями для подсчета точности
url_accuracy = _b5.true_traits_[corpus]['sberdisk']
_b5.get_avt_predictions(url_accuracy = url_accuracy, lang = 'en')
[2023-12-16 19:24:17] Извлечение признаков (экспертных и нейросетевых) из текста …
[2023-12-16 19:24:19] Получение прогнозов и вычисление точности (мультимодальное объединение) …
10 из 10 (100.0%) … GitHub:nbsphinx-math:OCEANAI\docs\source\user_guide:nbsphinx-math:notebooks\video_FI:nbsphinx-math:test_plk5k7PBEg.003.mp4 …
| Path | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | ||||||
| 1 | 2d6btbaNdfo.000.mp4 | 0.581159 | 0.628822 | 0.466609 | 0.622129 | 0.553832 |
| 2 | 300gK3CnzW0.001.mp4 | 0.463991 | 0.418851 | 0.41301 | 0.493329 | 0.423093 |
| 3 | 300gK3CnzW0.003.mp4 | 0.454281 | 0.415049 | 0.39189 | 0.485114 | 0.420741 |
| 4 | 4vdJGgZpj4k.003.mp4 | 0.588461 | 0.643233 | 0.530789 | 0.603038 | 0.593398 |
| 5 | be0DQawtVkE.002.mp4 | 0.633433 | 0.533295 | 0.523742 | 0.608591 | 0.588456 |
| 6 | cLaZxEf1nE4.004.mp4 | 0.636944 | 0.542386 | 0.558461 | 0.570975 | 0.558983 |
| 7 | g24JGYuT74A.004.mp4 | 0.531518 | 0.376987 | 0.393309 | 0.4904 | 0.447881 |
| 8 | JZNMxa3OKHY.000.mp4 | 0.610342 | 0.541418 | 0.563163 | 0.595013 | 0.569461 |
| 9 | nvlqJbHk_Lc.003.mp4 | 0.495809 | 0.458526 | 0.414436 | 0.469152 | 0.435461 |
| 10 | _plk5k7PBEg.003.mp4 | 0.60707 | 0.591893 | 0.520662 | 0.603938 | 0.565726 |
[2023-12-16 19:24:19] Точность по отдельным персональным качествам личности человека …
| Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | Mean | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Metrics | ||||||
| MAE | 0.0589 | 0.0612 | 0.0864 | 0.0697 | 0.0582 | 0.0669 |
| Accuracy | 0.9411 | 0.9388 | 0.9136 | 0.9303 | 0.9418 | 0.9331 |
[2023-12-16 19:24:19] Средняя средних абсолютных ошибок: 0.0669, средняя точность: 0.9331 …
Лог файлы успешно сохранены …
— Время выполнения: 67.109 сек. —
[2]:
True
Для поиска подходящего коллеги по работе необходимо знать по два коэффициента корреляции для каждого персонального качества личности человека. Эти коэффициенты должны показывать, как изменится оценка качества одного человека, если она будет больше или меньше оценки качества другого человека.
В качестве примера предлагается использование коэффициентов корреляции между двумя людьми в контексте отношений “начальник-подчиненный”, представленных в статье:
Kuroda S., Yamamoto I. Good boss, bad boss, workers’ mental health and productivity: Evidence from Japan // Japan & The World Economy. – 2018. – vol. 48. – pp. 106-118.
Пользователь может установить свои коэффициенты корреляции
[3]:
# Загрузка датафрейма с коэффициентами корреляции
url = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/478675819?token=LuB7L1QsEY0UuSs&filename=colleague_ranking.csv'
df_correlation_coefficients = pd.read_csv(url)
df_correlation_coefficients = pd.DataFrame(
df_correlation_coefficients.drop(['ID'], axis = 1)
)
df_correlation_coefficients.index.name = 'ID'
df_correlation_coefficients.index += 1
df_correlation_coefficients.index = df_correlation_coefficients.index.map(str)
df_correlation_coefficients
[3]:
| Score_comparison | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ID | ||||||
| 1 | higher | -0.0602 | 0.0471 | -0.1070 | -0.0832 | 0.190 |
| 2 | lower | -0.1720 | -0.1050 | 0.0772 | 0.0703 | -0.229 |
Поиск старшего коллеги
[4]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'major',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'major_colleague_ranking_fi_en', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[4]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 7 | g24JGYuT74A.004.mp4 | 0.532 | 0.377 | 0.393 | 0.490 | 0.448 | 0.078 |
| 4 | 4vdJGgZpj4k.003.mp4 | 0.588 | 0.643 | 0.531 | 0.603 | 0.593 | 0.001 |
| 1 | 2d6btbaNdfo.000.mp4 | 0.581 | 0.629 | 0.467 | 0.622 | 0.554 | -0.002 |
| 10 | _plk5k7PBEg.003.mp4 | 0.607 | 0.592 | 0.521 | 0.604 | 0.566 | -0.007 |
| 5 | be0DQawtVkE.002.mp4 | 0.633 | 0.533 | 0.524 | 0.609 | 0.588 | -0.008 |
| 8 | JZNMxa3OKHY.000.mp4 | 0.610 | 0.541 | 0.563 | 0.595 | 0.569 | -0.013 |
| 6 | cLaZxEf1nE4.004.mp4 | 0.637 | 0.542 | 0.558 | 0.571 | 0.559 | -0.014 |
| 3 | 300gK3CnzW0.003.mp4 | 0.454 | 0.415 | 0.392 | 0.485 | 0.421 | -0.154 |
| 2 | 300gK3CnzW0.001.mp4 | 0.464 | 0.419 | 0.413 | 0.493 | 0.423 | -0.154 |
| 9 | nvlqJbHk_Lc.003.mp4 | 0.496 | 0.459 | 0.414 | 0.469 | 0.435 | -0.168 |
Поиск младшего коллеги
[5]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'minor',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'minor_colleague_ranking_fi_en', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[5]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 9 | nvlqJbHk_Lc.003.mp4 | 0.496 | 0.459 | 0.414 | 0.469 | 0.435 | -0.009 |
| 3 | 300gK3CnzW0.003.mp4 | 0.454 | 0.415 | 0.392 | 0.485 | 0.421 | -0.010 |
| 2 | 300gK3CnzW0.001.mp4 | 0.464 | 0.419 | 0.413 | 0.493 | 0.423 | -0.013 |
| 8 | JZNMxa3OKHY.000.mp4 | 0.610 | 0.541 | 0.563 | 0.595 | 0.569 | -0.207 |
| 6 | cLaZxEf1nE4.004.mp4 | 0.637 | 0.542 | 0.558 | 0.571 | 0.559 | -0.211 |
| 1 | 2d6btbaNdfo.000.mp4 | 0.581 | 0.629 | 0.467 | 0.622 | 0.554 | -0.213 |
| 10 | _plk5k7PBEg.003.mp4 | 0.607 | 0.592 | 0.521 | 0.604 | 0.566 | -0.213 |
| 5 | be0DQawtVkE.002.mp4 | 0.633 | 0.533 | 0.524 | 0.609 | 0.588 | -0.216 |
| 4 | 4vdJGgZpj4k.003.mp4 | 0.588 | 0.643 | 0.531 | 0.603 | 0.593 | -0.221 |
| 7 | g24JGYuT74A.004.mp4 | 0.532 | 0.377 | 0.393 | 0.490 | 0.448 | -0.259 |
MuPTA (ru)
[6]:
import os
import pandas as pd
# Импорт модуля
from oceanai.modules.lab.build import Run
# Создание экземпляра класса
_b5 = Run()
corpus = 'mupta'
lang = 'ru'
# Настройка ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
# Формирование аудиомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_audio_model_hc()
res_load_model_nn = _b5.load_audio_model_nn()
# Загрузка весов аудиомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_audio_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_audio_model_weights_nn(url = url)
# Формирование видеомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_video_model_hc(lang=lang)
res_load_model_deep_fe = _b5.load_video_model_deep_fe()
res_load_model_nn = _b5.load_video_model_nn()
# Загрузка весов видеомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_video_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['fe']['sberdisk']
res_load_model_weights_deep_fe = _b5.load_video_model_weights_deep_fe(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_video_model_weights_nn(url = url)
# Загрузка словаря с экспертными признаками (текстовая модальность)
res_load_text_features = _b5.load_text_features()
# Формирование текстовых моделей
res_setup_translation_model = _b5.setup_translation_model() # только для русского языка
res_setup_translation_model = _b5.setup_bert_encoder(force_reload = False)
res_load_text_model_hc_fi = _b5.load_text_model_hc(corpus=corpus)
res_load_text_model_nn_fi = _b5.load_text_model_nn(corpus=corpus)
# Загрузка весов текстовых моделей
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_hc_fi = _b5.load_text_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_nn_fi = _b5.load_text_model_weights_nn(url = url)
# Формирование модели для мультимодального объединения информации
res_load_avt_model_b5 = _b5.load_avt_model_b5()
# Загрузка весов модели для мультимодального объединения информации
url = _b5.weights_for_big5_['avt'][corpus]['b5']['sberdisk']
res_load_avt_model_weights_b5 = _b5.load_avt_model_weights_b5(url = url)
PATH_TO_DIR = './video_MuPTA/'
PATH_SAVE_VIDEO = './video_MuPTA/test/'
_b5.path_to_save_ = PATH_SAVE_VIDEO
# Загрузка 10 тестовых аудиовидеозаписей из корпуса MuPTA
# URL: https://hci.nw.ru/en/pages/mupta-corpus
domain = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/'
tets_name_files = [
'477995979?token=2cvyk7CS0mHx2MJ&filename=speaker_06_center_83.mov',
'477995980?token=jGPtBPS69uzFU6Y&filename=speaker_01_center_83.mov',
'477995967?token=zCaRbNB6ht5wMPq&filename=speaker_11_center_83.mov',
'477995966?token=B1rbinDYRQKrI3T&filename=speaker_15_center_83.mov',
'477995978?token=dEpVDtZg1EQiEQ9&filename=speaker_07_center_83.mov',
'477995961?token=o1hVjw8G45q9L9Z&filename=speaker_19_center_83.mov',
'477995964?token=5K220Aqf673VHPq&filename=speaker_23_center_83.mov',
'477995965?token=v1LVD2KT1cU7Lpb&filename=speaker_24_center_83.mov',
'477995962?token=tmaSGyyWLA6XCy9&filename=speaker_27_center_83.mov',
'477995963?token=bTpo96qNDPcwGqb&filename=speaker_10_center_83.mov',
]
for curr_files in tets_name_files:
_b5.download_file_from_url(url = domain + curr_files, out = True)
# Получение прогнозов
_b5.path_to_dataset_ = PATH_TO_DIR # Директория набора данных
_b5.ext_ = ['.mov'] # Расширения искомых файлов
# Полный путь к файлу с верными предсказаниями для подсчета точности
url_accuracy = _b5.true_traits_['mupta']['sberdisk']
_b5.get_avt_predictions(url_accuracy = url_accuracy, lang = lang)
[2023-12-16 19:32:56] Извлечение признаков (экспертных и нейросетевых) из текста …
[2023-12-16 19:33:00] Получение прогнозов и вычисление точности (мультимодальное объединение) …
10 из 10 (100.0%) … GitHub:nbsphinx-math:OCEANAI\docs\source\user_guide:nbsphinx-math:notebooks\video_MuPTA:nbsphinx-math:test\speaker_27_center_83.mov …
| Path | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | ||||||
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.758137 | 0.693356 | 0.650108 | 0.744589 | 0.488671 |
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.681602 | 0.654339 | 0.607156 | 0.731282 | 0.417908 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.666104 | 0.656836 | 0.567863 | 0.685067 | 0.378102 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.694171 | 0.596195 | 0.571414 | 0.66223 | 0.348639 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.712885 | 0.594764 | 0.571709 | 0.716696 | 0.37802 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.664158 | 0.670411 | 0.60421 | 0.696056 | 0.399842 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.761213 | 0.652635 | 0.651028 | 0.788677 | 0.459676 |
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.692788 | 0.68324 | 0.616737 | 0.795205 | 0.447242 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.705923 | 0.658382 | 0.610645 | 0.697415 | 0.411988 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.753417 | 0.708372 | 0.654608 | 0.816416 | 0.504743 |
[2023-12-16 19:33:00] Точность по отдельным персональным качествам личности человека …
| Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | Mean | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Metrics | ||||||
| MAE | 0.0673 | 0.0789 | 0.1325 | 0.102 | 0.1002 | 0.0962 |
| Accuracy | 0.9327 | 0.9211 | 0.8675 | 0.898 | 0.8998 | 0.9038 |
[2023-12-16 19:33:00] Средняя средних абсолютных ошибок: 0.0962, средняя точность: 0.9038 …
Лог файлы успешно сохранены …
— Время выполнения: 444.191 сек. —
[6]:
True
Для поиска подходящего коллеги по работе необходимо знать по два коэффициента корреляции для каждого персонального качества личности человека. Эти коэффициенты должны показывать, как изменится оценка качества одного человека, если она будет больше или меньше оценки качества другого человека.
В качестве примера предлагается использование коэффициентов корреляции между двумя людьми в контексте отношений “начальник-подчиненный”, представленных в статье:
Kuroda S., Yamamoto I. Good boss, bad boss, workers’ mental health and productivity: Evidence from Japan // Japan & The World Economy. – 2018. – vol. 48. – pp. 106-118.
Пользователь может установить свои коэффициенты корреляции
[7]:
# Загрузка датафрейма с коэффициентами корреляции
url = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/478675819?token=LuB7L1QsEY0UuSs&filename=colleague_ranking.csv'
df_correlation_coefficients = pd.read_csv(url)
df_correlation_coefficients = pd.DataFrame(
df_correlation_coefficients.drop(['ID'], axis = 1)
)
df_correlation_coefficients.index.name = 'ID'
df_correlation_coefficients.index += 1
df_correlation_coefficients.index = df_correlation_coefficients.index.map(str)
df_correlation_coefficients
[7]:
| Score_comparison | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ID | ||||||
| 1 | higher | -0.0602 | 0.0471 | -0.1070 | -0.0832 | 0.190 |
| 2 | lower | -0.1720 | -0.1050 | 0.0772 | 0.0703 | -0.229 |
Поиск старшего коллеги
[8]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'major',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'major_colleague_ranking_mupta_ru', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[8]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.758 | 0.693 | 0.650 | 0.745 | 0.489 | -0.052 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.753 | 0.708 | 0.655 | 0.816 | 0.505 | -0.054 |
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.693 | 0.683 | 0.617 | 0.795 | 0.447 | -0.057 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.761 | 0.653 | 0.651 | 0.789 | 0.460 | -0.063 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.694 | 0.596 | 0.571 | 0.662 | 0.349 | -0.210 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.666 | 0.657 | 0.568 | 0.685 | 0.378 | -0.214 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.713 | 0.595 | 0.572 | 0.717 | 0.378 | -0.222 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.664 | 0.670 | 0.604 | 0.696 | 0.400 | -0.223 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.706 | 0.658 | 0.611 | 0.697 | 0.412 | -0.229 |
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.682 | 0.654 | 0.607 | 0.731 | 0.418 | -0.232 |
Поиск младшего коллеги
[9]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'minor',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'minor_colleague_ranking_mupta_ru', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[9]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.682 | 0.654 | 0.607 | 0.731 | 0.418 | -0.008 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.664 | 0.670 | 0.604 | 0.696 | 0.400 | -0.013 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.706 | 0.658 | 0.611 | 0.697 | 0.412 | -0.016 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.713 | 0.595 | 0.572 | 0.717 | 0.378 | -0.019 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.666 | 0.657 | 0.568 | 0.685 | 0.378 | -0.020 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.694 | 0.596 | 0.571 | 0.662 | 0.349 | -0.025 |
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.693 | 0.683 | 0.617 | 0.795 | 0.447 | -0.190 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.761 | 0.653 | 0.651 | 0.789 | 0.460 | -0.199 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.753 | 0.708 | 0.655 | 0.816 | 0.505 | -0.212 |
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.758 | 0.693 | 0.650 | 0.745 | 0.489 | -0.213 |
MuPTA (en)
[10]:
import os
import pandas as pd
# Импорт модуля
from oceanai.modules.lab.build import Run
# Создание экземпляра класса
_b5 = Run()
corpus = 'fi'
lang = 'en'
# Настройка ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
# Формирование аудиомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_audio_model_hc()
res_load_model_nn = _b5.load_audio_model_nn()
# Загрузка весов аудиомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_audio_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['audio'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_audio_model_weights_nn(url = url)
# Формирование видеомоделей
res_load_model_hc = _b5.load_video_model_hc(lang=lang)
res_load_model_deep_fe = _b5.load_video_model_deep_fe()
res_load_model_nn = _b5.load_video_model_nn()
# Загрузка весов видеомоделей
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_model_weights_hc = _b5.load_video_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['fe']['sberdisk']
res_load_model_weights_deep_fe = _b5.load_video_model_weights_deep_fe(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['video'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_model_weights_nn = _b5.load_video_model_weights_nn(url = url)
# Загрузка словаря с экспертными признаками (текстовая модальность)
res_load_text_features = _b5.load_text_features()
# Формирование текстовых моделей
res_setup_translation_model = _b5.setup_translation_model() # только для русского языка
res_setup_translation_model = _b5.setup_bert_encoder(force_reload = False)
res_load_text_model_hc_fi = _b5.load_text_model_hc(corpus=corpus)
res_load_text_model_nn_fi = _b5.load_text_model_nn(corpus=corpus)
# Загрузка весов текстовых моделей
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['hc']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_hc_fi = _b5.load_text_model_weights_hc(url = url)
url = _b5.weights_for_big5_['text'][corpus]['nn']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_nn_fi = _b5.load_text_model_weights_nn(url = url)
# Формирование модели для мультимодального объединения информации
res_load_avt_model_b5 = _b5.load_avt_model_b5()
# Загрузка весов модели для мультимодального объединения информации
url = _b5.weights_for_big5_['avt'][corpus]['b5']['sberdisk']
res_load_avt_model_weights_b5 = _b5.load_avt_model_weights_b5(url = url)
PATH_TO_DIR = './video_MuPTA/'
PATH_SAVE_VIDEO = './video_MuPTA/test/'
_b5.path_to_save_ = PATH_SAVE_VIDEO
# Загрузка 10 тестовых аудиовидеозаписей из корпуса MuPTA
# URL: https://hci.nw.ru/en/pages/mupta-corpus
domain = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/'
tets_name_files = [
'477995979?token=2cvyk7CS0mHx2MJ&filename=speaker_06_center_83.mov',
'477995980?token=jGPtBPS69uzFU6Y&filename=speaker_01_center_83.mov',
'477995967?token=zCaRbNB6ht5wMPq&filename=speaker_11_center_83.mov',
'477995966?token=B1rbinDYRQKrI3T&filename=speaker_15_center_83.mov',
'477995978?token=dEpVDtZg1EQiEQ9&filename=speaker_07_center_83.mov',
'477995961?token=o1hVjw8G45q9L9Z&filename=speaker_19_center_83.mov',
'477995964?token=5K220Aqf673VHPq&filename=speaker_23_center_83.mov',
'477995965?token=v1LVD2KT1cU7Lpb&filename=speaker_24_center_83.mov',
'477995962?token=tmaSGyyWLA6XCy9&filename=speaker_27_center_83.mov',
'477995963?token=bTpo96qNDPcwGqb&filename=speaker_10_center_83.mov',
]
for curr_files in tets_name_files:
_b5.download_file_from_url(url = domain + curr_files, out = True)
# Получение прогнозов
_b5.path_to_dataset_ = PATH_TO_DIR # Директория набора данных
_b5.ext_ = ['.mov'] # Расширения искомых файлов
# Полный путь к файлу с верными предсказаниями для подсчета точности
url_accuracy = _b5.true_traits_['mupta']['sberdisk']
_b5.get_avt_predictions(url_accuracy = url_accuracy, lang = lang)
[2023-12-16 19:40:25] Извлечение признаков (экспертных и нейросетевых) из текста …
[2023-12-16 19:40:28] Получение прогнозов и вычисление точности (мультимодальное объединение) …
10 из 10 (100.0%) … GitHub:nbsphinx-math:OCEANAI\docs\source\user_guide:nbsphinx-math:notebooks\video_MuPTA:nbsphinx-math:test\speaker_27_center_83.mov …
| Path | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | ||||||
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.564985 | 0.539052 | 0.440615 | 0.59251 | 0.488763 |
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.650774 | 0.663849 | 0.607308 | 0.643847 | 0.620627 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.435976 | 0.486683 | 0.313828 | 0.415446 | 0.396618 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.498542 | 0.511243 | 0.412592 | 0.468947 | 0.44399 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.394776 | 0.341608 | 0.327082 | 0.427304 | 0.354936 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.566107 | 0.543811 | 0.492766 | 0.587411 | 0.499433 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.506271 | 0.438215 | 0.430894 | 0.456177 | 0.44075 |
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.486463 | 0.521755 | 0.309894 | 0.432291 | 0.433601 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.417404 | 0.473339 | 0.320714 | 0.445086 | 0.414649 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.526112 | 0.661107 | 0.443167 | 0.558965 | 0.554224 |
[2023-12-16 19:40:28] Точность по отдельным персональным качествам личности человека …
| Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | Mean | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Metrics | ||||||
| MAE | 0.1727 | 0.1672 | 0.1661 | 0.2579 | 0.107 | 0.1742 |
| Accuracy | 0.8273 | 0.8328 | 0.8339 | 0.7421 | 0.893 | 0.8258 |
[2023-12-16 19:40:28] Средняя средних абсолютных ошибок: 0.1742, средняя точность: 0.8258 …
Лог файлы успешно сохранены …
— Время выполнения: 377.119 сек. —
[10]:
True
Для поиска подходящего коллеги по работе необходимо знать по два коэффициента корреляции для каждого персонального качества личности человека. Эти коэффициенты должны показывать, как изменится оценка качества одного человека, если она будет больше или меньше оценки качества другого человека.
В качестве примера предлагается использование коэффициентов корреляции между двумя людьми в контексте отношений “начальник-подчиненный”, представленных в статье:
Kuroda S., Yamamoto I. Good boss, bad boss, workers’ mental health and productivity: Evidence from Japan // Japan & The World Economy. – 2018. – vol. 48. – pp. 106-118.
Пользователь может установить свои коэффициенты корреляции
[11]:
# Загрузка датафрейма с коэффициентами корреляции
url = 'https://download.sberdisk.ru/download/file/478675819?token=LuB7L1QsEY0UuSs&filename=colleague_ranking.csv'
df_correlation_coefficients = pd.read_csv(url)
df_correlation_coefficients = pd.DataFrame(
df_correlation_coefficients.drop(['ID'], axis = 1)
)
df_correlation_coefficients.index.name = 'ID'
df_correlation_coefficients.index += 1
df_correlation_coefficients.index = df_correlation_coefficients.index.map(str)
df_correlation_coefficients
[11]:
| Score_comparison | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ID | ||||||
| 1 | higher | -0.0602 | 0.0471 | -0.1070 | -0.0832 | 0.190 |
| 2 | lower | -0.1720 | -0.1050 | 0.0772 | 0.0703 | -0.229 |
Поиск старшего коллеги
[12]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'major',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'major_colleague_ranking_mupta_en', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[12]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.565 | 0.539 | 0.441 | 0.593 | 0.489 | 0.069 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.526 | 0.661 | 0.443 | 0.559 | 0.554 | 0.034 |
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.651 | 0.664 | 0.607 | 0.644 | 0.621 | -0.009 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.566 | 0.544 | 0.493 | 0.587 | 0.499 | -0.015 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.395 | 0.342 | 0.327 | 0.427 | 0.355 | -0.130 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.417 | 0.473 | 0.321 | 0.445 | 0.415 | -0.160 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.436 | 0.487 | 0.314 | 0.415 | 0.397 | -0.163 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.506 | 0.438 | 0.431 | 0.456 | 0.441 | -0.169 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.499 | 0.511 | 0.413 | 0.469 | 0.444 | -0.176 |
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.486 | 0.522 | 0.310 | 0.432 | 0.434 | -0.183 |
Поиск младшего коллеги
[13]:
# Список оценок персональных качеств личности целевого человека
target_scores = [0.527886, 0.522337, 0.458468, 0.51761, 0.444649]
_b5._colleague_ranking(
correlation_coefficients = df_correlation_coefficients,
target_scores = target_scores,
colleague = 'minor',
equal_coefficients = 0.5,
out = False
)
_b5._save_logs(df = _b5.df_files_colleague_, name = 'minor_colleague_ranking_mupta_en', out = True)
# Опционно
df = _b5.df_files_colleague_.rename(columns = {'Openness':'OPE', 'Conscientiousness':'CON', 'Extraversion': 'EXT', 'Agreeableness': 'AGR', 'Non-Neuroticism': 'NNEU'})
columns_to_round = df.columns[1:]
df[columns_to_round] = df[columns_to_round].apply(lambda x: [round(i, 3) for i in x])
df
[13]:
| Path | OPE | CON | EXT | AGR | NNEU | Match | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | |||||||
| 8 | speaker_23_center_83.mov | 0.486 | 0.522 | 0.310 | 0.432 | 0.434 | 0.009 |
| 9 | speaker_24_center_83.mov | 0.417 | 0.473 | 0.321 | 0.445 | 0.415 | 0.005 |
| 3 | speaker_07_center_83.mov | 0.436 | 0.487 | 0.314 | 0.415 | 0.397 | 0.004 |
| 4 | speaker_10_center_83.mov | 0.499 | 0.511 | 0.413 | 0.469 | 0.444 | -0.005 |
| 7 | speaker_19_center_83.mov | 0.506 | 0.438 | 0.431 | 0.456 | 0.441 | -0.010 |
| 5 | speaker_11_center_83.mov | 0.395 | 0.342 | 0.327 | 0.427 | 0.355 | -0.011 |
| 6 | speaker_15_center_83.mov | 0.566 | 0.544 | 0.493 | 0.587 | 0.499 | -0.189 |
| 2 | speaker_06_center_83.mov | 0.651 | 0.664 | 0.607 | 0.644 | 0.621 | -0.232 |
| 10 | speaker_27_center_83.mov | 0.526 | 0.661 | 0.443 | 0.559 | 0.554 | -0.236 |
| 1 | speaker_01_center_83.mov | 0.565 | 0.539 | 0.441 | 0.593 | 0.489 | -0.271 |