2021 Fiscal Year Final Research Report

Envisioning Common Ground Update in Conversations and Evaluating its Effectiveness in Cross-Cultural Training

Research Project

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Project/Area Number	19H01120
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research Institution	The University of Fukuchiyama (2020-2021) Kyoto University (2019)
Principal Investigator	Nishida Toyoaki 福知山公立大学, 情報学部, 教授 (70135531)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	Mirzaei Maryam 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (10810509) 中野有紀子成蹊大学, 理工学部, 教授 (40422505) 黄宏軒福知山公立大学, 情報学部, 教授 (00572950) 岡田将吾北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00512261) Peterson Mark 京都大学, 人間・環境学研究科, 准教授 (90361732)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	会話情報学 / コモングラウンド / コミュニケーション / 機械学習 / 異文化学習
Outline of Final Research Achievements	This research focuses on the common ground update process in which common ground defined as a collection of propositions shared by participants at each point in the conversation is updated as conversation proceeds. We address envisioning of the common ground update process, generation of multimodal conversation behavior using machine learning, and application to cross-cultural learning and its analysis. The results consist of research and development of common ground update process envisioning tools, construction and analysis of group discussion corpus, generation of multimodal conversation behavior of characters by machine learning, conversation behavior generation based on situation-dependent behavior and knowledge of characters, investigation of common ground envisioning support applied to cross-cultural learning, and investigation of the effects of digital games in computer-supported language learning.
Free Research Field	人工知能
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究では，会話基盤とその更新プロセスの働きに注目して，会話基盤更新プロセス可視化支援ツールの研究開発，基礎技術の研究開発，異文化コミュニケーション学習支援への応用と検証に取り組んだ．会話基盤更新プロセス可視化支援ツールは異文化コミュニケーション学習支援のために有効であることがわかった．本研究の成果を取り入れて，効果的な異文化コミュニケーション学習と，そのためのコンテンツ制作が容易になることが期待される．コーパスからのマルチモーダル会話行動の生成，状況や知識に基づく会話行動の生成は，今後の会話システムの基礎理論・技術として利用されることが期待される．