著者

小林 智也 西本 一志

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.53, no.1, pp.12-21, 2012-01-15

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近年,チャットやTwitter などの短いテキストを即時交換できるメディアを対面口頭での発表・質疑と並行させる試みが増えてきている.こうした試みは対面口頭対話のような制限がないチャットというメディアを聴衆に提供することで,より広い視点からの意見をより多く議論に取り込む目的で行われている.しかし,発表者が発表中や質疑応答中にもチャットに注意を払い続けることは困難であり,発表者が重要だと思うようなチャット発言を議論に取り上げることが難しいという問題があった.本論文では,チャットから対面口頭対話上での話題に対して返信することのできるクロスチャネル返信という概念を提案し,クロスチャネル返信を分析することによって,発表者が重要だと思うチャット発言を自動的に学習・推定することを試みた.クロスチャネル返信を実装したChatplexer システムを使用して実験したところ,チャット上の発言の過半数はクロスチャネル返信に対する返信とその子孫ノードであり,発表者が重要だと思う発言もそれらのチャット発言であることが多いことが分かった.また,クロスチャネル返信の情報を用いると,発表者が重要だと思う発言をJ4.8 で学習・推定させた場合に適合率が大きく改善されることが分かった. : Recently, there have been many attempts that use short-text-exchanging media like chat and twitter concurrently in a face-to-face meeting in order to obtain various opinions from wider viewpoints by more audience. Such media are free from some restricts of the face-to-face meeting, e.g. a rule of turn taking. However, it is actually difficult for a presenter to pay attention on the chat while he/she is presenting. He/she cannot discuss on important chat opinions in his/her presentation. In this paper, we propose a “cross-channel reply” (XCR) that allows the audience to reply the contents of the face-to-face meeting channel from the chat channel. By analyzing the XCRs, we attempt to automatically estimate the important chat opinions using J4.8 decision tree. We implement a novel chat system named “Chatplexer,” which is equipped with XCR function. We conducted user studies using Chatplexer. As a result, we found that more than half of the important chat opinions belong to trees whose root nodes are XCR messages, and that using XCR information the precision ratio is improved.