講演名 2020-02-17
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(九工大), 塩田 宰(九工大), 嶋田 和孝(九工大), 齊藤 剛史(九工大),
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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.
抄録(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
キーワード(英) Multi-party Conversation / Multimodal / Role Recognition / Facilitator
資料番号 NLC2019-41
発行日 2020-02-09 (NLC)

研究会情報
研究会 NLC
開催期間 2020/2/16(から2日開催)
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
委員長氏名(和) 榊 剛史(ホットリンク)
委員長氏名(英) Takeshi Sakaki(Hottolink)
副委員長氏名(和) 吉田 光男(豊橋技科大) / 嶋田 和孝(九工大)
副委員長氏名(英) Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.)
幹事氏名(和) 渡辺 靖彦(龍谷大) / 東中 竜一郎(NTT)
幹事氏名(英) Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT)
幹事補佐氏名(和) 小早川 健(NHK) / 坂地 泰紀(東大)
幹事補佐氏名(英) Takeshi Kobayakawa(NHK) / Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication
本文の言語 JPN
タイトル(和) 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
サブタイトル(和)
タイトル(英) Facilitator Identification Using Multimodal Information in Multi-party Conversation
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 複数人議論 / Multi-party Conversation
キーワード(2)(和/英) マルチモーダル / Multimodal
キーワード(3)(和/英) 役割推定 / Role Recognition
キーワード(4)(和/英) 取りまとめ役 / Facilitator
第 1 著者 氏名(和/英) 本多 幸希 / Kouki Honda
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
第 2 著者 氏名(和/英) 塩田 宰 / Tukasa Shiota
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
第 3 著者 氏名(和/英) 嶋田 和孝 / Kazutaka Shimada
第 3 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
第 4 著者 氏名(和/英) 齊藤 剛史 / Takeshi Saitoh
第 4 著者 所属(和/英) 九州工業大学(略称:九工大)
Kyushu Institute of Technology(略称:Kyutech)
発表年月日 2020-02-17
資料番号 NLC2019-41
巻番号(vol) vol.119
号番号(no) NLC-415
ページ範囲 pp.27-32(NLC),
ページ数 6
発行日 2020-02-09 (NLC)