様々な事象を説明することは,プライベート・ビジネス問わず,情報共有を行うために重要なプロセスである.本研究は会話者の説明の上手さ(スキル)を測定するための計算機モデルを構築する.このモデルを用いることで,各会話者の説明スキルや良質な説明シーンを自動検出したり,「ジェスチャを頻繁に行いながら説明を行う」といった説明スキルが高い人の特徴を抽出出来る.本研究では説明者・聞き手を含む会話者間の対面会話において観測される,発話言語・非言語情報を抽出し,外部観察者により評価された説明者の説明スキル値を関連付ける.複数の会話データを学習したモデルを用いて,説明者のスキル値の高・低を82%の精度で推定できた.
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