| 研究課題/領域番号 |
15K00300
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 (2017)
東京工業大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | マルチモーダルインタラクション / 社会的信号処理 / 機械学習 / データマイニング / グループディスカッション / Social Signal Processing / グループプロセス / インタラクションマイニング / コミュニケーション支援 / 会話解析システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，意思決定を行うためのグループ会議に焦点を当て，会議中に交わされる会話者の言語・非言語情報から，意思決定が行われるまでのプロセスを会話データより客観的に解析出来る技術を新規に開発することである． 言語・非言語情報（発話，音声，動作）と，アノテーションされたグループディスカッションの質を紐づけることで，良質なディスカッションに特有に現れる非言語情報や，コミュニケーション能力の高い人に見られる特有の言語パターンを抽出出来るフレームワークを構築した．機械学習のSupport Vector Machine を用いた結果，最大82％の精度で推定するモデルを構築した．
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