@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00067958,
 author = {澤本, 祐一 and 神山祐一 and 平野, 靖 and 梶田, 将司 and 間瀬, 健二 and 鈴木, 富雄 and 勝山, 貴美子 and 山内, 一信 and Yuichi, Sawamoto and Yuichi, Koyama and Yasushi, Hirano and Shoji, Kajita and Kenji, Mase and Tomio, Suzuki and Kimiko, Katsuyama and Kazunobu, Yamauchi},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Feb},
 note = {本研究では，インタラクションの記述と解釈を目的として，機械可読なインデクスが付与されたインタラクションコーパスの構築を目指す．インタラクションコーパスを構築するために，ボトムアップにインデクスを抽象化する手法を提案する．提案手法では，プリミティブ，パターン，モチーフ，パターンクラスタという階層構造を持ったモデルを設定し，インデクスの抽象化を行う．また，パターンやモチーフの重要度を定量的に評価するため，識別性に優れるJensen-Shannon情報量を利用した評価尺度を提案する．医師と患者の対話インタラクションの場である医療面接を応用領域に設定し，提案手法によって医療面接におけるインタラクションコーパスを構築した．さらに，構築したコーパスに基づいて，医療面接におけるインタラクションの要約を作成した．医師による要約の読み取りを行う実験の結果，提案手法によって構築したインデクスの妥当性を確認した．, We propose a method of constructing indices for interaction corpus with the aims of describing and interpreting interactions. The method generates indices by bottom-up approach. We define primitive, pattern, motif, and pattern cluster as hierarchical model. Because the number of patterns and motifs can be very large, we apply Jensen-Shannon Divergence criteria to extract important patterns and motifs. Medical interview, where is the place of doctor-patient interaction, is chosen as an important application. Interaction corpus in medical interview was constructed by the proposed method. Based on the constructed indices in terms of given notations and clusters, the interviews were experimentally summarized. Evaluation of performance of indices by a medical doctor was performed to confirm the plausibility of the indices and the resulting summary description.},
 pages = {334--345},
 title = {モチーフ抽出によるマルチモーダルインタラクション解釈手法の提案と医師－患者対話要約への応用},
 volume = {51},
 year = {2010}
}