تدابير السيكومترية للقدرة والمواقف والتصورات والمعتقدات أمر حاسم لفهم سلوك المستخدم في سياقات مختلفة بما في ذلك الصحة والأمن والتجارة الإلكترونية والتمويل. تقليديا، تم قياس الأبعاد السيكومترية وجمعها باستخدام الأساليب المستندة إلى المسح. استنتاج مثل هذه البنيات من النص الذي تم إنشاؤه من قبل المستخدم قد يسمح بجمع وتحليلات غير مزعجة في الوقت المناسب. في هذه الورقة، نقوم ببذل جهودنا لبناء كوربوس لمعالجة اللغة الطبيعية السيكومترية (NLP) المتعلقة بالأبعاد الهامة مثل الثقة والقلق والحساب ومحو الأمية، في مجال الصحة. نناقش عملية لدينا متعددة الخطوات لمحاذاة نص المستخدم بنود الاستجابة المستندة إلى المسح وتوفير نظرة عامة على الاختبار الناتج والتي تشمل التدابير النفسية القائمة على المسح والاستطلاع على النص الذي تم إنشاؤه من قبل المستخدم من 8،502 المساواة. يشمل TestBed أيضا معلومات سكانية تم الإبلاغ عنها ذاتيا، بما في ذلك العرق والجنس والعمر والدخل والتعليم - مما يوفر فرصا لقياس التحيز وأساليب تصنيف النص. نبلغ عن نتائج أولية عن استخدام النص للتنبؤ / تصنيف تسميات استجابة المسح للمستخدمين - وعلى مدى نزاهة هذه النماذج. ونناقش أيضا الآثار المهمة لعملنا ونتيجة إلى اختبار بحث NLP في المستقبل بشأن الحروض النفسية والإنصاف.