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J-GLOBAL ID:202002278595322144   整理番号:20A0844342

マルチモーダル情報に基づくディスカッションタスクに依存しないグループ会話の質の推定

Group performance modeling using verbal and nonverbal information
著者 (2件):
資料名:
巻: 119  号: 415(NLC2019 36-43)(Web)  ページ: 21-26 (WEB ONLY)  発行年: 2020年02月09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)
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集団の意思決定は互いに認知的刺激を受けるなどの利点がある一方,必ずしも個人の意思決定より良い結果が得られるとは限らない.こうした集団意思決定における欠点を緩和するため,本研究では,集団意思決定方法の一つであるグループディスカッション(GD)を題材として,GDの質を評価し,質の改善・向上を支援するシステムに応用可能な技術を提案する.発話ターン,韻律,言語,動作といった情報をマルチモーダル特徴量として抽出し,プロダクトディメンジョンに基づき評定された各グループのGDの質を推定するモデルを機械学習により構築した.評価実験の結果,学習に用いなかったタイプのディスカッションタスクのデータに対して推定した精度は,評価指標Originalityにおいて0.55の順位相関の値を示した.(著者抄録)
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分類 (2件):
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人工知能  ,  統計的品質管理 
引用文献 (21件):
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