| 講演名 | 2019-08-23 マルチタスク学習を用いたユーザの心象とシステムの話題継続可否の予測モデルの構築 平野 裕貴(北陸先端大), 岡田 将吾(北陸先端大), 西本 遥人(阪大), 駒谷 和範(阪大), |
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| 抄録(和) | 状況に応じて適切な応答ができるシステムの開発を行うためには,ユーザの心象を適切に予測できるモデルを構築することが求められる．本論文ではユーザのマルチモーダル情報に基づいて,システムとユーザ間の対話での発話対ごとに付与された3種類のラベル: (1)興味度ラベル, (2)心象ラベル, (3)システムが現在の話題を継続すべきかを示す話題継続ラベルを予測するモデルを，機械学習を用いて構築し評価する．3種類のラベルの類似性を考慮して, 本研究では予測モデルの構築にマルチタスク学習を用いる．実験の結果, 韻律, 顔表情, 動作, 言語などのマルチモーダル特徴量を用いて訓練されたマルチタスクディープラーニングモデルは, サポートベクトルマシン, 通常のディープラーニングモデルと比較して分類精度が向上することを示した． |
| 抄録(英) | This study presents multimodal computational modelingfor estimating three labels: user's interest label, user's sentiment label, and topic continuance, which are independently annotated per exchange in spoken dialogue systems. A multitask learning technique is applied for binary classification tasks of the three labelsconsidering the partial similarities among them. Experimental results show the effectiveness of deep neural network trained with multitask learning framework. |
| キーワード(和) | マルチモーダル / 対話システム / マルチタスク学習 / 心象分析 |
| キーワード(英) | Multimodal / Dialogue system / Multitask Learning / Sentiment analysis |
| 資料番号 | HCS2019-32 |
| 発行日 | 2019-08-16 (HCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
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| 開催期間 | 2019/8/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 滋慶医療科学大学院大学 |
| 開催地（英） | Jikei Institute |
| テーマ（和） | 社会的信号処理のための学際研究，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 松田 昌史(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Masafumi Matsuda(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 井上 智雄(筑波大) / 林 勇吾(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoo Inoue(Univ. of Tsukuba) / Yugo Hayashi(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 渡邊 伸行(金沢工大) / 小森 政嗣(阪電通大) / 吉田 悠(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Nobuyuki Watanabe(Kanazawa Inst. of Tech.) / Masashi Komori(Osaka Electro-Comm. Univ.) / Haruka Yoshida(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 神田 智子(大阪工業大学) / 高嶋 和毅(東北大) / 藤原 健(阪経済大) / 寺田 和憲(岐阜大) / 木村 敦(日大) / 黄 宏軒(理研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoko Kanda(Osaka Inst. of Tech.) / Kazuki Takashima(Tohoku Univ.) / Ken Fujiwara(Osaka Univ. of Economic) / Kazunori Terada(Gifu Univ.) / Atsushi Kimura(Nihon Univ.) / HUANG HUNGHSUAN(Riken) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Communication Science |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチタスク学習を用いたユーザの心象とシステムの話題継続可否の予測モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating Exchange-level Annotations with Multitask Learning for Multimodal Dialogue Systems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチモーダル / Multimodal |
| キーワード(2)（和/英） | 対話システム / Dialogue system |
| キーワード(3)（和/英） | マルチタスク学習 / Multitask Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 心象分析 / Sentiment analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平野 裕貴 / Yuki Hirano |
| 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 Institute of Science and Technology(略称：JAIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 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 Institute of Science and Technology(略称：JAIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西本 遥人 / Haruto Nishimoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 駒谷 和範 / Kazunori Komatani |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-08-23 |
| 資料番号 | HCS2019-32 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | HCS-179 |
| ページ範囲 | pp.15-20(HCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-16 (HCS) |