自己回帰モデルを用いた会話文からの感情推定

抄録

人工知能の普及に伴い、人間と機械との間の言語コミュニケーション技術はますます注目を集めているが、会話をうまく生成することは困難な課題である。ヒューマンマシンの会話における重要な要素は、マシンが一貫した感情表現をレスポンスとして提供できるかどうかである。我々の論文では自己回帰モデルによって時系列を考慮して感情推定するモデルを提案する。このモデルは文章から感情値を抽出し、感情値を時系列処理することで一貫性のある感情推定をする。我々は、モデルと比較モデルとの比較を行い、感情的な一貫性に関して少し良い結果が得られることを見出した。現在の研究段階では感情推定を行う上で問題も存在するが、時系列処理は感情推定において有効性があることが分かった。