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J-GLOBAL ID：201902239545282406   整理番号：19A1702135

説得対話システムにおける感情表現を反映させた応答生成モデルの構築

著者 (10件)： 浅井沙良 (奈良先端科学技術大学院大) ,  品川政太朗 (奈良先端科学技術大学院大) ,  品川政太朗 (理研 革新知能統合研究セ) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (JST-さきがけ) ,  吉野幸一郎 (理研 革新知能統合研究セ) ,  サクリアニ サクティ (奈良先端科学技術大学院大) ,  サクリアニ サクティ (理研 革新知能統合研究セ) ,  中村哲 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村哲 (理研 革新知能統合研究セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： NL-240  ページ： Vol.2019-NL-240,No.12,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2019年06月06日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 感情表現が説得成功率の向上に寄与することが知られており,感情表現を用いた説得対話システムの研究が行われてきた.こうした説得を目的とするシステムは,説得のために最適化された感情状態と文脈に応じた自然な発話を行う必要がある.条件付き文生成の研究では,条件ラベルを言語モデル・デコーダに入力することが行われてきたが,与えた条件が必ずしも反映されないという問題があった.本研究では,文生成を行う際のデコーダで入力された感情ラベルを予測することで,指定された感情状態を反映させた応答文を生成する手法を提案した.(著者抄録)

シソーラス用語： *計算機利用システム ,  *表現 ,  感情 ,  *モデル ,  発話 ,  知能ロボット ,  自然言語処理 ,  生成モデル ,  発話ロボット
準シソーラス用語： 対話システム ,  *説得対話システム ,  感情表現 ,  *応答生成モデル ,  *言語表現

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (21件)：

• BJ Fogg: Captology: The study of computers as persuasive technologies. Extended abstracts on human factors in computing systems, pp. 129-129 Machinery (1997)
• Michael W Morris and Dacher Kelner: How emotions work: An analysis of the social functions of emotional expression in negotiations.Research in organizational behavior, Vol. 22, pp. 1-50 (2000)
• Dacher Keltner, Jonathan Haidt: Social functions of emotions at four levels of analysis. Cognition and emotion, Vol. 13, No. 5, pp. 505-521 (1999)
• Joseph P. Forgas: On feeling good and getting your way: mood effects on negotiator cognition and bargaining strategies. Journal of personality and social psychology, Vol. 74, No. 3, pp. 565-577 (1998)
• Marwan Sinaceur, Larissa Z Tiedens: Get mad and get more than even: When and why anger expression is effective in negotiations. Journal of Experimental Social Psychology, Vol. 42, No. 3, pp. 314-322 (2006)

タイトルに関連する用語 (6件)： 説得 ,  対話システム ,  感情表現 ,  応答 ,  生成モデル ,  構築