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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. 人工知能と認知科学

マルチモーダル対話におけるユーザごとの心象推定のための学習データの割当て

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229887
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229887
2f95ac87-32be-4ddf-b370-161127e11458
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-7P-06.pdf IPSJ-Z85-7P-06.pdf (299.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル マルチモーダル対話におけるユーザごとの心象推定のための学習データの割当て
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
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
阪大
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者所属
阪大
著者名 久保, 裕之輔

× 久保, 裕之輔

久保, 裕之輔

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羅, 兆傑

× 羅, 兆傑

羅, 兆傑

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武田, 龍

× 武田, 龍

武田, 龍

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駒谷, 和範

× 駒谷, 和範

駒谷, 和範

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ユーザの心象を対話システムが推定できれば,それに適応した応答が可能となる.機械学習は一般にデータの一様性を仮定しているが,実際にはユーザは多様であるため,全てを学習データとすると心象推定の性能低下につながる.本研究では,マルチモーダル対話において,個々のユーザに対して適切な学習データ集合を設定することで心象推定の性能向上を図る.まず,テストデータの心象推定の性能が上限となるユーザ単位の学習データ集合を,事前調査として得る.この集合内のユーザを近くに配置可能な距離尺度を設定し,ユーザのクラスタリングなどにより,性能が向上する学習データ集合を得る.これによって,心象推定の性能向上を確認する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 175-176, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:22:35.018181
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