個人差を考慮した感情推定に向けたアンサンブルモデル構築手法の提案

抄録

人と社会的な関わりを持つことのできるエージェント構築や複数人対話の機械支援を目的とした人の感情を推定する技術の発展が注目されている．感情推定技術は,近年の機械学習技術やクラウドソーシングを始めとしたデータ収集環境の発展により活発に研究・開発が進んでいる一方,表出される非言語情報と内在する感情の関係に個人差が含まれる感情それ自体の複雑さにより未だ発展途上となっている．そこで本稿では,感情表出の個人差を考慮した個人の感情推定を実現するための機械学習モデルの構築手法を提案する．提案モデルは,個人ごとのデータを用いてサブモデルを学習するアンサンブル構造とし,各サブモデルの予測値を予測対象の持つ個人差に応じて選定することで,個人差を考慮した感情推定を行った．各サブモデルの未知の推定対象への動的重み付けは，未知の推定対象と学習に用いた人物における感情表出されやすい特徴(説明変数)の類似度を算出することにより求めた．