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講演抄録/キーワード
講演名 2017-12-13 06:15
深層学習を用いたプレゼンテーション動画の印象予測
近藤将之山崎俊彦相澤清晴東大
技報オンラインサービス実施中(通ソ/ISS/ESS/エレソのみ)
抄録 (和) 本研究の目的は, プレゼンテーション動画に対して視聴者が抱く印象とその変化の予測を行うことである.本論文では視聴者が特定の印象を抱くか否かの2クラス分類について, SVMモデルを用いて行われた先行研究と, 深層学習モデルを用いた手法との予測精度の比較を行った. データセットとして大規模な講演会である TED の 1,646 本のプレゼンテーション動画を用い, 14 の異なる印象について予測を行った.またプレゼンテーション中の視聴者が抱く印象の変化を予測し, 改善支援に役立てることを考える. 
(英) We present a method to predict impressions that audience has against presentation videos and how they change. In this paper, We perform comparison of prediction accuracy of the previous study using SVM model and a method using the deep learning model. We used TED's 1,646 presentations as a data set, and predicted 14 different impressions. Moreover, we consider using prediction of how viewers' impressions change during a presentation for helping improve the quality of the presentation.
キーワード (和) プレゼンテーション / 文書解析 / 印象予測 / / / / /  
(英) presentation / document analysis / impression prediction / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 HCGSYMPO  
開催期間 2017-12-13 - 2017-12-15 
開催地(和) 金沢歌劇座(金沢) 
開催地(英) THE KANAZAWA THEATRE 
テーマ(和) HCGシンポジウム2017 
テーマ(英) Human communication, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HCGSYMPO 
会議コード 2017-12-HCGSYMPO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いたプレゼンテーション動画の印象予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Imression Prediction for Oral Presentations using Deep Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) プレゼンテーション / presentation  
キーワード(2)(和/英) 文書解析 / document analysis  
キーワード(3)(和/英) 印象予測 / impression prediction  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 近藤 将之 / Masayuki Kondo / コンドウ マサユキ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The University of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / ヤマサキ トシヒコ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The University of Tokyo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The University of Tokyo)
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講演者
発表日時 2017-12-13 06:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 HCGSYMPO 
資料番号  
巻番号(vol)  
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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