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J-GLOBAL ID：201702227016697066   整理番号：17A1392659

多層マルチビュープロファイル表現に基づいた交流スタイル認識【Powered by NICT】

Interaction Style Recognition Based on Multi-Layer Multi-View Profile Representation

著者 (3件)： Wei Wen-Li (Institute of Information Science, Academia Sinica, Taipei, Taiwan, ROC) ,  Lin Jen-Chun (Institute of Information Science, Academia Sinica, Taipei, Taiwan, ROC) ,  Wu Chung-Hsien (Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC)
資料名： IEEE Transactions on Affective Computing  (IEEE Transactions on Affective Computing)
巻： 8  号： 3  ページ： 355-368  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2423A  ISSN： 1949-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 相互作用スタイル(IS)は高度に文脈と先天性情報を含む相互作用のパターンを意味する。ISの認識は,対人葛藤を発見し,他者との相互作用にどのように我々を導くのに役立つことができる。最近,調和のとれた相互作用のための対話システムの設計においてますます重要になってきている自動IS認識。適切な応答を選択する目的で,Berensによって提案された四はタイプが,著者らの研究の基礎として選択した。本研究では,感情と対話の話題を含め,相互作用中の発話の複数ビュー(マルチビュー)を最初に認識されている。感情プロフィル理論に触発されて,ISプロファイルは,相互作用的発話のISをより良く特性化するマルチビュー特徴を用いて抽出した。深層ニューラルネットワークにおける多層構造と同様に,マルチビューを埋め込むことにより層毎に構造化層,多層マルチビューはプロファイル表現法は,確率論的融合モデルに基づく相互作用的発話の特徴空間における中間表現をより良く解釈するために提案した。ISは最終的に得られたISプロファイルに基づくサポートベクトルマシン(SVM)を用いて認識されている。実験結果は,提案した方法には奨励は認識精度を達成し,従来の方法より優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  確率論 ,  発話 ,  ニューラルネットワーク ,  *多層 ,  多層構造 ,  キャラクタリゼーション ,  *交流 ,  構造形成 ,  サポートベクトルマシン ,  深層
準シソーラス用語： 認識精度 ,  特徴空間 ,  対話システム ,  他者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多層 ,  マルチビュー ,  プロファイル ,  表現 ,  交流 ,  スタイル