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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-08-21 14:10 マルチモーダルCNNを用いた議論要約のための会話の抜粋 ○二瓶芙巳雄・中野有紀子・高瀬 裕（成蹊大）  HCS2017-57 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた，議論要約のための会話抜粋を推定するマルチモーダルフュージョンモデルを提案する．音声，頭部動作，そして顔特徴点から得られる低次元信号から作成されるユニモーダルモデルをそれぞれ作成し，分類器として機能するマルチモーダルフュージョンモデルに統合する．提案モデルは人手による特徴量選択を行わず，また多くの場合でベースラインモデルを上回った． |
| （英） | With the goal of extracting meeting minutes from group discussion corpus, this study proposes multimodal fusion models by employing Convolutional Neural Networks (CNNs). First, unimodal models are created using raw behavioral data such as speech, head motion, and face tracking. These models are then integrated into a fusion model that works as a classifier. The main advantage of this work is that the proposed models were trained without any hand-crafted features, and in most cases they outperformed a baseline model trained using hand-crafted features. It was also found that multimodal fusion is useful in applying the CNN approach to model multimodal multiparty interaction. | |
| キーワード | （和） | 会話抜粋 / 畳み込みニューラルネットワーク / マルチモーダルフュージョン / / / / / |
| （英） | Meeting extracts / Convolutional neural network / Multimodal fusion / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 177, HCS2017-57, pp. 55-59, 2017年8月. | |
| 資料番号 | HCS2017-57 | |
| 発行日 | 2017-08-13 (HCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HCS2017-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2017-08-20 - 2017-08-21 |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | コミュニケーションセンシングに基づく支援および一般 |
| テーマ（英） | Support technologies based on communication sensing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2017-08-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチモーダルCNNを用いた議論要約のための会話の抜粋 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Meeting Extracts for Group Discussions using Multimodal Convolutional Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 会話抜粋 / Meeting extracts |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | マルチモーダルフュージョン / Multimodal fusion |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 二瓶 芙巳雄 / Fumio Nihei / ニヘイ フミオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 有紀子 / Yukiko Nakano / ナカノ ユキコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高瀬 裕 / Yutaka Takase / タカセ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-08-21 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2017-57 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.55-59 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-08-13 (HCS) |
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