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J-GLOBAL ID：202202247112252886   整理番号：22A1062741

日常生活動作の能動的学習のための対話ベースインタフェイス【JST・京大機械翻訳】

A Dialogue-Based Interface for Active Learning of Activities of Daily Living

著者 (2件)： Smith Ronnie (School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University, United Kingdom and School of Informatics, University of Edinburgh, United Kingdom) ,  Dragone Mauro (School of Engineering & Physical Sciences, Heriot-Watt University, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IUI ’22  ページ： 820-831  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 人間行動認識(HAR)システムは,ユーザが日常生活動作(ADL)の自分たちの行動を自己注釈するのを可能にすることにより,アクティブ学習(AL)から利益を得るかもしれないが,そのような注釈を収集するための多くの提案方法は,特定のデータセットのための短期データ収集キャンペーンである。HARシステムにおけるアクティブ学習のためのユーザインタラクションに対する再利用可能な対話ベースアプローチを提示し,それは共通活動の自然言語記述(公的に利用できる)と意味類似性測度のデータセットを利用する。提案手法は,ユーザ応答における曖昧性を低減するための追跡質問を含むシステム開始対話を含む。アクティブ学習シナリオにおける既存のCASASデータセットに筆者らの研究を適用し,自然言語インタフェイスが,他のマルチモーダルセンサデータの解釈を助けることができる知識を提供するという文脈で筆者らの研究を実証した。著者らは,著者らの対話および意味類似性ベースのアプローチの可能性を強調する結果を提供した。著者らの研究を評価した。(i)技術的に,ADLの能動的学習のためのユーザの入力を追求する効果的な方法として;および(ii)ユーザが,著者らのアプローチと確立された方法の使用を依頼し,続いて2つを比較するユーザ研究を通して,定性的である。結果は,能動学習システムの一部として,センサデータのアノテーションのためのユーザフレンドリーな機構としての著者らのアプローチの可能性を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応答 ,  測度 ,  自然言語 ,  利用者 ,  多モード ,  データ収集 ,  曖昧さ ,  *日常生活動作 ,  ユーザインタフェイス ,  会話 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 能動学習 ,  ユーザフレンドリ性 ,  ユーザインタラクション ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アクティブ学習(AL) ,  人間活動認識(HAR)ラベリング ,  Human-in-the-Loop(HITL)アノテーション ,  自然言語 ,  意味類似性

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 日常生活動作 ,  能動的学習 ,  対話 ,  インタフェイス