人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第36回 (2022)
セッションID: 3H3-OS-12a-02
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グループディスカッションにおける説得力推定のためのマルチパーティモデル
*伊藤 温志坂戸 達陽中野 有紀子二瓶 芙巳雄石井 亮深山 篤中村 高雄
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抄録

説得力は、他者とのコミュニケーションにおいて重要なスキルである。本研究は、グループディスカッションにおける参加者の説得力を推定することを目的とする。まず、グループディスカッションにおける4人の参加者それぞれについて、人手によるアノテーションを行い、説得力の程度を評価した。次に、GRUベースのニューラルネットワークを用いて、音声、言語、視覚(頭部ポーズ)特徴を用いて各参加者の説得力を推定するマルチモーダルおよびマルチパーティモデルを作成した。実験の結果、マルチモーダルモデルとマルチパーティモデルは、ユニモーダルモデルやシングルパーソンモデルに比べて優れていることがわかった。最も性能の良いマルチモーダル・マルチパーティモデルは、説得力の高低の2値分類において80%の精度を達成し、グループ内で最も説得力のある参加者を77%の精度で予測することができる。

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© 2022 人工知能学会
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