マルチモーダル情報に基づくユーザの興味度推定のための対話履歴の効果の検証

抄録

現在の話題に対するユーザの興味度を含むユーザの心的状態の推定は，ユーザごとに適応したマルチモーダル対話システムを実現するための重要な要素である． 興味度の推定のためにマルチモーダル情報を用いることは有効であるが，ユーザーの微妙な行動を捉える必要があるため，その推定結果は正確でない場合がある． 本稿では，推定結果をより安定したものにするために，ユーザの興味度を推定する際に対話履歴を用いる． 具体的には，部分観測マルコフ決定過程（POMDP）を使用して推定を定式化する． マルチモーダル情報による興味度の推定結果はPOMDPの入力となる観測の尤度として用いられ，推定された興味度は状態として追跡される． 実験の結果，対話履歴を考慮することによって推定性能が改善された． 興味度アノテーション結果と新たに我々が作成した話題継続アノテーション結果には相関があることも示された．