| 研究課題/領域番号 |
17H01840
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
嶋田 和孝 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50346863)
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| 研究分担者 |
齊藤 剛史 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (10379654)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | マルチモーダル / 言語処理 / 画像処理 |
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| 研究成果の概要 |
近年，複数人による議論の分析は，企業での会議だけではなく，PBLに代表される教育の現場でも重要になりつつある．しかしながら，円滑で満足のいく議論・意思決定をおこなうには，適切な議事進行をおこなえるファシリテーター（司会者）の存在が不可欠である．議論中の実際の対話の流れから適切なファシリテーション技術のルール化をおこない，それを機械化したデジタルファシリテーターの実現を目指す．
作成したコーパスに基づき，ファシリテーターの振る舞いをモデル化した．モデル化の際には言語情報のみではなく，音声や画像を考慮したマルチモーダルなモデル化を実現した．その他，議論参加者の振る舞いなどについても分析をした．
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，コーパス（言語資源）の構築を進めてきた．これまでの自然言語処理の研究結果を踏まえ，各発話の役割を人手で割り当てるなどの作業をした．このコーパスは無償で利用できるように申請者のWebページで公開している．このコーパスは類似した研究を進める他の研究者にとっても役に立つであろう．
計算機による円滑な議論支援のために，実際の対話でリーダシップを取った参加者の行動を機械学習によってモデル化し，議論を通したリーダの振る舞いやリーダとして発言すべきタイミングの検出モデルなどを構築した．また言語的な情報だけではなく，音声や画像を利用したマルチモーダル情報理解をした点も大きな成果である．
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