Существует большое количество систем определения типа личности человека. Одна из самых распространенных – типология Майерс-Бриггс или MBTI. Данная типология активно используется для решения различных практических задач, однако страдает от недостаточной объективности контроля. В то же время, социальные сети являются источником огромного количества информации, отражающей личностные особенности ее авторов. Таким образом, на основании этой информации и с целью решения проблемы объективности контроля, возникла необходимость создания нейросетевой модели, решающей задачу классификации текстов в социальных сетях по типу личности автора. В настоящей работе представлены и исследованы различные методы решения поставленной задачи, в числе которых алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети и модели-трансформеры.