WEKO3
アイテム
非言語情報の出現パターンによる会話状況の特徴抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66640
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6664044a36b8e-5265-4eb5-963b-cef45b4e1605
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2009-11-05 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 非言語情報の出現パターンによる会話状況の特徴抽出 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Feature abstraction of situation in conversations by pattern of nonverbal interaction | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | セッション3 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Kyoto University | ||||||||
著者名 |
中田, 篤志
× 中田, 篤志
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著者名(英) |
Atsushi, Nakata
× Atsushi, Nakata
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 我々が会話を行う際には,発話や視線,指差しといった行動に一定の構造が存在する.しかし,従来の手法では会話的インタラクションの分析においてこれを網羅的に,かつ数値的な根拠を持って取得することは十分になされていなかった.これを踏まえ,本論文では我々の提案しているインタラクションマイニングの手法を用いて,インタラクションステートとその遷移構造から会話構造をどの程度推定できるかを検証した.本論文ではインタラクションマイニングの重要要素であるインタラクションステートと X2 検定による特徴的構造検出を説明した.その後 3 人の自由会話に対してインタラクションマイニングを行い,タスクやポスターの異なる実験間でインタラクションステートの頻度分布を比較した.また特徴的構造抽出によって得られた構造に対し検証を行った.その結果,ポスターの種類やタスクの差異によって生じる会話の差異がインタラクションステートの頻度分布差として現れることを示した.また,指差しと発話の共起性,3 者対面会話における視線と発話の関係など,従来より報告されてきた構造が特徴的構造として機械的に抽出できることを確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | When we talk, some protocols exist in speech, gaze, and pointing. However, There are few theories before to acquire this protocol by usual methods of conversation analysis totally and numerically. So we verified we could presume conversation structure from Interaction State and the transition of it by Interaction Mining we proposed before. In this paper, we explained Interaction State and detection of distinctive structure by X2 test that was an important element of Interaction Mining. Then we apply Interaction Mining to free conversation of three people, and We compared the distribution of the frequencies of the Interaction State between the experiments with a different task and poster. After that, we verified the structures we got by the detection of distinctive structure. As a result, we suggested the difference in conversation structures from the difference of posters and tasks caused the distribution of the frequencies of the Interaction State. And we found automatically the structure to suggest past theory in the distinctive structure we got,for example the fact that pointing and gaze appears at the same time and relation of gaze and speech in the conversation three people have with seeing the others. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11838947 | |||||||
書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 巻 2009-UBI-24, 号 13, p. 1-8, 発行日 2009-11-05 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |