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J-GLOBAL ID：202502272808542196   整理番号：25A1491229

ユーザ間の理解度表出パターンの類似性を用いた理解度推定

Understanding Level Estimation Using Similarities Among Users’ Expression Patterns of Understanding Level

著者 (7件)： 北岸佑樹 (NTT 人間情報研) ,  北岸佑樹 (関西大) ,  俵直弘 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  小川厚徳 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  浅見太一 (NTT 人間情報研) ,  吉次俊輔 (関西大) ,  米澤朋子 (関西大)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J108-D  号： 2  ページ： 14-24 (WEB ONLY)  発行年： 2025年02月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ・理解度などの内面推定では,推定の手がかりとなる特徴の表出パターンのユーザ間の個人差が精度劣化の一因として知られているとのコメント。
・ユーザごとにモデルを学習して表出パターンの似たモデルの推定結果を重視するように重みづけ和する手法があるが,モデル数がユーザ数に応じて増加することが課題。
・提案法は,理解度表出パターンの似たユーザをクラスタリングし,各ユーザの表出パターンと各クラスタの中心への距離迄の理解度表出パターンの類似性ベクトルを獲得。
・この類似性ベクトルを補助特徴量とすることで理解度表出パターンの類似性を考慮した推定を実現でき,コストの増加なく正解率とmacro-F1の精度向上を確認。

シソーラス用語： *了解度 ,  *類似性 ,  *型紙 ,  個人差 ,  重みづけ ,  クラスタ化 ,  ベクトル ,  特徴量 ,  比率 ,  改良
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *パターン ,  正解率 ,  精度向上 ,  *表出 ,  *理解度【通信】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (31件)：

• テクノホライゾン株式会社,“成果報告分科会 B 資料,” 次世代の学校・教育現場を見据えた先端技術・教育データの利活用推進事業令和4年度成果報告会文部科学省,2023. https://www.mext.go.jp/content/20230315-mxt_shoto01-100013299_008.pdf,最終閲覧日:2024年6月26日.
• 北岸佑樹,神山歩相名,森岳至,浅見太一,俵直弘,米澤朋子,“複数の理解度の変化状態を用いた顔動画からのweb会議参加者の理解度推定,” 信学技報,HIP2021-30, 2021.
• 北岸佑樹,俵直弘,小川厚徳,浅見太一,米澤朋子,“理解度の表出パタンのユーザ間類似度を用いた理解度推定技術の検討,” 信学技報,PRMU2023-26, 2023.
• A. Matsufuji, E. Sato-Shimokawara, and T. Yamaguchi, “Adaptive personalized multiple machine learning architecture for estimating human emotional states,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.24, no.5, pp.668-675, 2020.
• Z. Lian, J. Tao, and J. Huang, “Domain adversarial learning for emotion recognition,” arXiv: 1910.13807, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： 理解 ,  表出 ,  類似性 ,  推定