講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-02-17 09:30
マルチモーダル情報に基づくディスカッションタスクに依存しないグループ会話の質の推定 ○三浦 郷・岡田将吾(北陸先端大) NLC2019-40 |
抄録 |
(和) |
集団の意思決定は互いに認知的刺激を受けるなどの利点がある一方,必ずしも個人の意思決定より良い結果が得られるとは限らない.こうした集団意思決定における欠点を緩和するため,本研究では,集団意思決定方法の一つであるグループディスカッション(GD) を題材として,GD の質を評価し,質の改善・向上を支援するシステムに応用可能な技術を提案する.発話ターン,韻律,言語,動作といった情報をマルチモーダル特徴量として抽出し,プロダクトディメンジョンに基づき評定された各グループのGD の質を推定するモデルを機械学習により構築した.評価実験の結果,学習に用いなかったタイプのディスカッションタスクのデータに対して推定した精度は,評価指標Originality において0.55の順位相関の値を示した. |
(英) |
This paper presented computational analysis for predicting the group performance which is defined by
"product dimensions" [Hackman 1967 et al.] (PD).We extracted multimodal features, such as linguistic, speech turn, prosody, and head movement. To evaluate the model to predict it, we report the experimental result by regression modeling. with the MATRICS corpus with PD annotation, which includes three types of discussion tasks. |
キーワード |
(和) |
社会的信号処理 / マルチモーダルインタラクション / グループパフォーマンス / 機械学習 / 社会科学 / / / |
(英) |
Social Signal Processing / Multimodal Interaction / Group Performance / Machine Learning / Social Science / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 415, NLC2019-40, pp. 21-26, 2020年2月. |
資料番号 |
NLC2019-40 |
発行日 |
2020-02-09 (NLC) |
ISSN |
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 |
NLC2019-40 |