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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 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
  4. 2021

言語特徴に着目した褒め方の上手さの推定モデルの検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213788
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213788
ed7452cd-494d-4b01-8687-02ea516e42dd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GNWS2021001.pdf IPSJ-GNWS2021001.pdf (975.5 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2021-11-12
タイトル
タイトル 言語特徴に着目した褒め方の上手さの推定モデルの検討
タイトル
言語 en
タイトル Empirical Study on Estimation of Praising Skills by Focusing on Linguistic Features
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
日本大学文理学部
著者所属
日本大学大学院総合基礎科学研究科
著者所属
日本大学文理学部
著者所属
日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所
著者所属
日本電信電話株式会社NTT人間情報研究所
著者所属
日本大学文理学部
著者名 大串, 旭

× 大串, 旭

大串, 旭

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大西, 俊輝

× 大西, 俊輝

大西, 俊輝

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田原, 陽平

× 田原, 陽平

田原, 陽平

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石井, 亮

× 石井, 亮

石井, 亮

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深山, 篤

× 深山, 篤

深山, 篤

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中村, 高雄

× 中村, 高雄

中村, 高雄

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宮田, 章裕

× 宮田, 章裕

宮田, 章裕

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌情報 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 2021, p. 1-8, 発行日 2021-11-12
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:59:36.302783
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