グループ会話における成人ASDのコミュニケーション特性分析

抄録

本研究では、ASD者と一般話者のコミュニケーションにおける問題を軽減することを目的として、ASD者が参加する議論におけるミスコミュニケーションを検出する深層学習のネットワークを提案する。まず、ASD者を含む3人のグループ会話コーパスを収集した。そして、「ミスコミュニケーション」をインタラクションの問題（エンゲージメント、ターン交代、会話文脈）とASD特有の問題の2つに分類して定義した。これらの定義に基づいてラベル付けを行い、そのラベルを真値として使用した。音声、顔、言語情報を用いてマルチモーダルTransformerベースのモデルを作成したところ、ミスコミュニケーションを検出するモデルの性能は、F1-scoreで0.713、Accuracyで0.652であった。これらの結果は、ASD者との議論におけるミスコミュニケーションを自動的に検出できる可能性を示している。