人工知能学会全国大会論文集
第35回 (2021)
セッションID: 3E2-OS-5b-02
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グループディスカッションにおける説得力の推定
*伊藤 温志坂戸 達陽中野 有紀子
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抄録

本研究は,グループディスカッションにおいて話者の説得力をマルチモーダルな情報に基づいて分類することを目的としている.意思決定をするためにグループディスカッションを行う機会は多く存在し,その能力は社会から求められるスキルといえる.また,説得力のあるコミュニケーションは,物事を優位に進めるうえで有用な能力である.そこで本研究では説得力という面からグループディスカッションで高いパフォーマンスを発揮する話者を推定しその特徴を捉える. 既存のグループディスカッションコーパスに対して説得力などの5つの話者特性についてアノテーションしたデータセットを作成した.作成したデータセットにおいて,これら5つの話者特性は相関関係を有していることを確認した.分類タスクモデルの入力データには顔情報,音声情報,言語情報の3つの時系列データを用いた.学習モデルにはRNN型のニューラルネットワークであるGRUを用いている.3つのモダリティの各ユニモーダルモデルと3つのモダリティを入力としたマルチモーダルモデルを比較し,性能について報告・議論する.性能としては3値分類マルチモーダルモデルで正解率4割以上を達成している.

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© 2021 一般社団法人 人工知能学会
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