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J-GLOBAL ID：202102271957436215   整理番号：21A0270007

マルチパーティ会話におけるマルチモーダル情報を用いたリーダ同定【JST・京大機械翻訳】

Leader Identification Using Multimodal Information in Multi-party Conversations

著者 (4件)： Shiota Tsukasa (Kyushu Institute of Technology,Department of Artificial Intelligence,Iizuka,Fukuoka,Japan) ,  Honda Kouki (Kyushu Institute of Technology,Department of Artificial Intelligence,Iizuka,Fukuoka,Japan) ,  Shimada Kazutaka (Kyushu Institute of Technology,Department of Artificial Intelligence,Iizuka,Fukuoka,Japan) ,  Saitoh Takeshi (Kyushu Institute of Technology,Department of Artificial Intelligence,Iizuka,Fukuoka,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IALP  ページ： 7-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： マルチパーティ会話における参加者の役割を予測する重要なタスクの1つである。多くの以前の研究は,役割認識タスクのためのモデルを構築するために,言語または非言語特徴のみを利用した。本論文では,リーダ識別のための言語と非言語特徴を組み合わせたモデルを提案した。非言語特徴を加え,発話,姿勢,顔,韻律特徴を持つ予測モデルを構築した。実験では,発話特徴のみに基づくベースラインモデルと著者らのモデルを比較した。その結果,マルチモーダル手法の有効性を示した。さらに,いくつかの新しい発話特徴を追加するために,ベースラインモデルの性能を改善した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  *多モード ,  基準線 ,  有効性 ,  発話 ,  会話 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 韻律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  会話 ,  マルチモーダル ,  リーダ ,  同定