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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クロスコーパスでの心象推定のための特徴量選択

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230124
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230124
caab8956-b3ca-4a4c-850b-2f391eeb3a4b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-7U-04.pdf IPSJ-Z85-7U-04.pdf (655.6 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クロスコーパスでの心象推定のための特徴量選択
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, 祐喜

× 久保, 祐喜

久保, 祐喜

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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 マルチモーダル対話システムにおいて,心象推定はより適切な対話のために有用な機能の1つである.心象ラベルの付与基準が共通な場合,デバイスや撮影場所のような対話環境に応じた音声や映像の変化が心象推定の精度低下の原因となる.本研究では心象推定において,対話環境の影響が少ない特徴量の活用を目指す.まず,特徴量選択を用いて対話環境が異なる場合に有効な特徴量を調べる.次に,特徴量と対話環境の関連について,心象推定の精度の変化等で評価する.実験では,マルチモーダル対話コーパスの収録版が異なることを対話環境の変化として扱う.収録版単位で訓練データとテストデータを設定して評価に用いる.
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. 669-670, 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 11:16:48.802823
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