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J-GLOBAL ID：201102299702395262   整理番号：11A1444510

Chatplexer:チャットを併用する口頭発表における重要発言選択支援の試み

Chatplexer: Supporting extraction of important opinions in an oral presentation where a text-chat is concurrently used

著者 (2件)： 小林智也 (北陸先端科学技術大学院大) ,  西本一志 (北陸先端科学技術大学院大 ライフスタイルデザイン研究セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2011  号： 2  ページ： ROMBUNNO.HCI-144,NO.1  発行年： 2011年08月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  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： 近年,チャットなどの短いテキストを即時交換できるメディアを対面口頭での発表・質疑と平行して利用する試みが増えている。対面口頭対話とは異なりチャットには話者交代などの制限がなく,より広い視点からの意見をより多く議論に取り込む目的で行われている。しかし発表者が発表中にもチャットに注意を払い続けることは難しく,発表者が重要だと思うチャット発言を議論に取り上げることは難しい。本論文では,チャットから対面口頭対話に対して返信することのできる「クロスチャンネル返信(XCR)」を提案し,XCRを分析することによって重要なチャット発言を自動的に学習・推定することを試みた。XCRを実装したChatplexerシステムを使用して実験したところ,チャット上の発言の過半数はXCRに対する返信とその子孫ノードであり,重要な発言もそれらのチャット発言であることが多いことが分かった。また,XCRの情報を用いると,重要な発言をJ4.8で学習・推定させた場合に適合率が大きく改善することが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報システム ,  情報メディア ,  意見 ,  会話 ,  応答 ,  度 ,  *機械学習 ,  評価試験 ,  比率
準シソーラス用語： クロスチャンネル返信 ,  *チャット ,  重要度 ,  対面口頭対話 ,  適合率 ,  発言

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： チャット ,  併用 ,  発言 ,  支援 ,  試み