講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-02-17 09:55
マルチモーダル情報を考慮した議論の取りまとめ役推定 ○本多幸希・塩田 宰・嶋田和孝・齊藤剛史(九工大) NLC2019-41 |
抄録 |
(和) |
議論において参加者が担った役割を推定することは重要である.
議論のような対人コミュニケーションでは発言だけでなく動作や声のような非言語的ふるまいも用いられることから,マルチモーダル情報を考慮することで役割推定における精度向上が期待される.
先行研究では,参加者の発話から得られる特徴量を用いることで議論のコントロールを行う取りまとめ役を推定した.
本研究では映像から動作特徴量および韻律特徴量を抽出し,マルチモーダル化によって取りまとめ役推定における精度向上を図る.
先行研究に本手法の特徴量を素性として組み合わせ,決定木分類モデルによる推定精度の比較を行うことでマルチモーダル化の有効性を検証する. |
(英) |
Predicting roles of participants in a conversation is one of the most important tasks for conversation understanding. In this paper, we propose a prediction model of facilitators in conversations. A previous study has handled verbal features for the facilitator prediction task. However, non-verbal features are also important elements for the prediction. Therefore, we introduce non-verbal features into the prediction model. We utilize two types of non-verbal features: motion features and voice features. The motion features are based on face information and body information. The voice features are based on prosodic information. In the experiment, we compare our model with a verbal feature-based model. The experimental result shows the effectiveness of our method. |
キーワード |
(和) |
複数人議論 / マルチモーダル / 役割推定 / 取りまとめ役 / / / / |
(英) |
Multi-party Conversation / Multimodal / Role Recognition / Facilitator / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 415, NLC2019-41, pp. 27-32, 2020年2月. |
資料番号 |
NLC2019-41 |
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) |
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NLC2019-41 |