人工知能学会全国大会論文集
第33回 (2019)
セッションID: 4F2-OS-11a-04
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プロダクトディメンジョンを評価指標としたグループ対話のアウトプット推定
*三浦 郷岡田 将吾
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抄録

集団の意思決定は互いに認知的刺激を受けるなどメリットがある一方,多数派におされて自分の意見を表出できない場合のように,必ずしも個人の意思決定より良い結果が得られるとは限らないと報告されている.こうした集団意思決定におけるデメリットを緩和するため,本研究では,集団意思決定のための方法の一つであるグループディスカッションを題材として,ディスカッションの質を評価し,質の改善・向上を支援するシステムに応用可能な技術を提案する.発話ターン,韻律,言語といった情報をマルチモーダル特徴量として抽出し,プロダクトディメンジョンの評価指標に基づき評定された各グループのディスカッションの質を推定するモデルを機械学習により構築した.評価実験の結果,評価指標「議論の履歴は,今後第三者にフォローされるべき,特定または一般的な行動方針を示している」に関して,高群・低群の2クラス分類タスクで最大0.92の精度を得た.また,本実験で対象とした3つの課題の内,2つの課題のデータを学習したモデルを用いて,学習に用いなかった1つの課題のデータに対して推定した精度の平均は,同様の評価指標において最大精度の0.73を得た.

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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