お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2022年6月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

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 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 NLC2019-40

研究会情報
研究会 NLC  
開催期間 2020-02-16 - 2020-02-17 
開催地(和) 成蹊大学 
開催地(英) Seikei University 
テーマ(和) 言語処理と非言語処理の融合と一般 (NLC+VNV合同研究会) 
テーマ(英) Integration of verbal and non-verbal information 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2020-02-NLC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Group performance modeling using verbal and nonverbal information 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 社会的信号処理 / Social Signal Processing  
キーワード(2)(和/英) マルチモーダルインタラクション / Multimodal Interaction  
キーワード(3)(和/英) グループパフォーマンス / Group Performance  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(5)(和/英) 社会科学 / Social Science  
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) 三浦 郷 / Go Miura / ミウラ ゴウ
第1著者 所属(和/英) 北陸先端科学技術大学院大学 (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Science and Technology (略称: JAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 将吾 / Shogo Okada /
第2著者 所属(和/英) 北陸先端科学技術大学院大学 (略称: 北陸先端大)
Japan Advanced Science and Technology (略称: JAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2020-02-17 09:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLC 
資料番号 NLC2019-40 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.415 
ページ範囲 pp.21-26 
ページ数
発行日 2020-02-09 (NLC) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会