著者

松尾 和哉 能登 肇 深山 篤

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)

巻号頁・発行日

vol.2022-NL-252, no.12, pp.1-7, 2022-06-22

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複数の深層学習モデル(顔認識や音声合成など)から成るヒトデジタルツイン(ヒト DT)を元の人間(フィジカルツイン:PT)らしく振舞わせるためには,PT からしか取得できないデータを収集・意味づけし,そのデータを DT に学習させる必要がある.しかし,一つのモデルを作るためには学習データが大量に必要であり,かつその大量のデータが PT ごとに必要になるため,手動で学習データを作成することは非現実的である.そこで本研究では,この学習データの自動生成を目指す.本稿ではまず,顔画像に名前が付与されたデータを映像データから自動的に作成することを目的とし,複数人の対話を文字起こししたデータから,各話者名を推定する手法を提案する.提案手法では,人名が含まれる発言の内容の解析結果と,当該発言の直前直後のターン・テイキングを応用して,話者名を推定する.提案手法の性能を,2 種類の会話コーパスを用いて定量評価を行った.

著者

大串 旭 大西 俊輝 田原 陽平 石井 亮 深山 篤 中村 高雄 宮田 章裕

雑誌

グループウェアとネットワークサービスワークショップ2021(GN Workshop 2021) 論文集

巻号頁・発行日

vol.2021, pp.1-8, 2021-11-12

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日常生活において褒める行為は大切なコミュニケーションである.褒め方の上手さを向上させるためには自分自身の褒め方の上手さを把握することが必要であると考えられるが,自分自身の褒め方の上手さを把握することは困難である.これより,我々は褒め方の上手さを評価するシステムの構築を目指す.この目標を達成するためには,褒め方の上手さを推定できる機械学習モデルの構築が必要である.そこで本稿では,話者(褒める人,褒められる人)の発話内容から,褒め方の上手さを推定できるか明らかにする取り組みを行う.はじめに,話者の発話内容として BERT でベクトル変換したものを言語特徴量として抽出した.次に,抽出した言語特徴量を用いて褒め方の上手さの評価値を推定する機械学習モデルの構築を行った.最後に,話者の発話内容をどのように利用すれば上手い褒め方を推定できるのか分析を行った.その結果,分類モデルにおいては褒める人の発話のみを利用したモデルの精度が最もよく,回帰モデルにおいては褒める人の発話とその後の褒められる人の発話を利用したモデルの精度が最もよくなることが確認できた.

著者

深山 篤 大野 健彦 武川 直樹 澤木 美奈子 萩田 紀博

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.43, no.12, pp.3596-3606, 2002-12-15

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本論文では,ユーザに伝わる印象を操作するための,擬人化エージェントの視線制御方法を提案する.人の視線と印象に関する従来研究をもとに印象伝達に関連する3種類の視線パラメータを選び,その値に従ってエージェントの視線を出力する視線移動モデルを構築した.これを実際にエージェントに組み込んで主観評価実験を行った結果から,本視線制御方法を用いることによってエージェントの視線のみからユーザが受ける印象を操作できることを示す.