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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2022
  4. 2022-NL-252

複数人対話の文字起こしデータを用いた話者名推定手法に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218702
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218702
85423f62-9042-4c59-8889-d9c6916ec0f4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL22252012.pdf IPSJ-NL22252012.pdf (948.0 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-06-22
タイトル
タイトル 複数人対話の文字起こしデータを用いた話者名推定手法に関する検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 対話
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
NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属
NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属
NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
著者所属(英)
en
NTT DTC research center
著者所属(英)
en
NTT DTC research center
著者所属(英)
en
NTT DTC research center
著者名 松尾, 和哉

× 松尾, 和哉

松尾, 和哉

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能登, 肇

× 能登, 肇

能登, 肇

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深山, 篤

× 深山, 篤

深山, 篤

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2022-NL-252, 号 12, p. 1-7, 発行日 2022-06-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
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
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Ver.1 2025-01-19 15:04:32.452178
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