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J-GLOBAL ID:201702218975254079   整理番号:17A1149410

マルチモーダルCNNを用いた議論のための会話の抜粋

Meeting Extracts for Group Discussions using Multimodal Convolutional Neural Networks
著者 (3件):
資料名:
巻: 117  号: 177(HCS2017 47-58)  ページ: 55-59  発行年: 2017年08月13日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  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:
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本研究では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた,議論のための会話抜粋を推定するマルチモーダルフュージョンモデルを提案する。音声,頭部動作,そして顔特徴点から得られる低次元信号から作成されるユニモーダルモデルをそれぞれ作成し,分類器として機能するマルチモーダルフュージョンモデルに統合する。提案モデルは人手による特徴量選択を行わず,また多くの場合でベースラインモデルを上回った。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  人工知能 
引用文献 (19件):
  • Murray, G and Carenini, G. 2008. Summarizing Spoken and Written Conversations. Proceedings of the Conference on EMNPL, Association for Computational Linguistics, 773-782.
  • Xie, S. Hakkani-Tur, D. Favre, B. and Liu, Y. 2009. Integrating prosodic features in extractive meeting summarization. IEEE Workshop on Speech Recognition and Understanding, 387-391.
  • Wang, L and Cardie, C. 2012. Focused Meeting Summarization via Unsupervised Relation Extraction. Proceedings of the 13th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, Association for Computational Linguistics, 304-313.
  • Maskey, S and Hirschberg, J. 2005. Comparing lexical, acoustic/prosodic, structural and discourse features for speech summarization. INTERSPEECH-2005, 621-624.
  • Nihei, F. Nakano, YI. and Takase, Y. 2016. Meeting Extracts for Discussion Summarization Based on Multimodal Nonverbal Information. Proceedings of the 18th ACM International Conference on Multimodal Interaction, ACM, 185-192.
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