ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. デジタルコンテンツクリエーション(DCC)
  3. 2023
  4. 2023-DCC-033

ビジネスチャットツール上の会話検出手法の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223737
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223737
b3125a23-1936-45f8-833f-6bd67f59f4dc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DCC23033041.pdf IPSJ-DCC23033041.pdf (3.6 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-01-16
タイトル
タイトル ビジネスチャットツール上の会話検出手法の提案
タイトル
言語 en
タイトル Proposal of a Conversation Detection Method on Business Chat Tools
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 インタフェース,会話分析
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
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
著者所属
公立はこだて未来大学
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems Information Science, Future University Hakodate
著者所属(英)
en
Future University Hakodate
著者名 林, 遼太朗

× 林, 遼太朗

林, 遼太朗

Search repository
大場, みち子

× 大場, みち子

大場, みち子

Search repository
著者名(英) Ryotaro, Hayashi

× Ryotaro, Hayashi

en Ryotaro, Hayashi

Search repository
Michiko, Oba

× Michiko, Oba

en Michiko, Oba

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,情報共有の効率化のためにビジネスチャットツールが広く利用されている.ビジネスチャットツール上では,作業における問題点の共有や相談,共有事項の周知など様々なメッセージが投稿される.蓄積されていくメッセージはチーム活動における知見であり,後になって振り返って情報を確認する際にも有用な情報である.しかし,ビジネスチャットツール上では様々なメッセージが投稿されるため,メッセージが乱立し話題が混在することで,会話の切れ目が不明である.混在する話題を考慮して細かな粒度で会話分析を行うためには会話の切れ目を判定し,会話ごとにメッセージを分割する必要がある.そこで,本研究ではビジネスチャットツール上の会話の切れ目を判定し会話ごとにメッセージを分割することを目的に,ビジネスチャットツール上の会話の切れ目を自動で判定する会話検出モデルを構築することを目指す.本稿では,スレッドとスレッドを使用していない会話の比較分析と考察,会話検出モデルの構築と評価について報告する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In recent years, business chat tools have been widely used to improve the efficiency of information sharing. Various messages are posted on business chat tools, such as sharing and discussing work-related problems, and informing others of shared items. Accumulated messages are knowledge of team activities and are useful information when reviewing the information later. However, since various messages are posted on the business chat tool, the topics of the messages are mixed up. So, the break of the conversation is unclear. In order to analyze conversations in detail considering the mixed topics, it is necessary to judge the breakpoints of conversations and divide messages by conversations. Therefore, in this study, we aim to judge the breakpoints of conversations in a business chat tool and to divide messages by conversation. We construct a conversation detection model that automatically detects conversation breaks in business chat tools. In this paper, we report a comparative analysis and discussion of threaded and non-threaded conversations, and the construction and evaluation of the conversation detection model.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628338
書誌情報 研究報告デジタルコンテンツクリエーション(DCC)

巻 2023-DCC-33, 号 41, p. 1-8, 発行日 2023-01-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8868
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 13:19:19.814707
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3