| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-07-15 |
| タイトル |
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タイトル |
保健指導面談における面談者の発話を対象とした内容ラベル自動アノテーション手法の初期検討 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
デジタル健康支援 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
| 著者所属 |
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日本電信電話株式会社NTT社会情報研究所 |
| 著者名 |
熊川, 瑛至
高橋, 公海
佐藤, 妙
佐野, 大河
藤村, 香央里
片桐, 有理佳
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
日本では特定保健指導として，保健師や管理栄養士（面談者）によって，生活習慣病リスクが高い人の習慣改善を目的とした保健指導面談が行われている．しかしながら，生活習慣病の患者は依然として増加傾向にあり，保健指導面談を実施する面談者の育成が急務となっている．そこで我々は面談者の育成をサポートするシステムの実現を目指し，まずはシステムの要件を調査するため特定保健指導の専門家 5 名を対象としたインタビューを実施した．本インタビューでは，システムには面談者の発話内容を把握すること，および面談の自動フィードバックを行うことが必要であるという洞察を得た．次に，システム実現に必要な機能の一つである，面談者の発話内容を示すラベルを自動でアノテーションする手法を構築し，評価を行った．特徴量としては OpenAI 社の ada による Embedding と，対象発話の面談における位置情報を用いて，既存の複数の機械学習アルゴリズムを比較したところ最も精度が高い手法で Macro-F1 は約 0.8 の結果を示し，一定の精度で自動アノテーションができることを確認した．今後は提案手法をシステムに実装し，フィールド実験を通じて検証する予定である． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA1221543X |
| 書誌情報 |
研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）
巻 2024-HCI-209,
号 9,
p. 1-8,
発行日 2024-07-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8760 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HCI24209009.pdf (1.1 MB)
