言語・非言語情報に基づく議論要約のための重要発言推定

二瓶 芙巳雄  中野 有紀子  高瀬 裕  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J102-A   No.2   pp.35-47
発行日: 2019/02/01
Online ISSN: 1881-0195
DOI: 
論文種別: 特集論文 (ヒューマンコミュニケーション特集〜ヒューマンコミュニケーションと価値創造〜)
専門分野: ヒューマンコミュニケーション基礎
キーワード: 
議論要約,  重要発言,  言語・非言語情報,  深層学習,  マルチモーダルフュージョン,  

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あらまし: 
会話の要約はグループメンバ間での知識の共有に有用である.しかしながら,要約の生成には経験や人手を要する.本研究では会話の要約を自動生成することを目指し,会話の抜粋を推定するCNNベースのマルチモーダルフュージョンモデルを提案する.提案するモデルは;1)単語の分散表現と品詞情報を使用した言語情報モデル,2)言語情報モデルと非言語情報モデルをフュージョンした,言語・非言語フュージョンモデルである.モデル評価の結果,言語情報モデルは非言語ユニモーダルモデルと同等の性能を示した.言語・非言語フュージョンモデルは,他の全てのモデルを上回る性能(F値0.827)であった.また,言語情報モデルはアイデア提案の発言や議論の発言を高性能に推定でき,一方非言語フュージョンモデルは他者から静かに傾聴され,注目された発言を高性能に推定できることを明らかにした.