2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[2F6-GS-13] AI応用: 感情と感性

2020年6月10日(水) 17:50 〜 19:10 F会場 (jsai2020online-6)

座長:光吉俊二(東京大学)

18:50 〜 19:10

[2F6-GS-13-04] マルチモーダル情報に基づく就職面接場面における被面接者の評価モデルの提案

〇宮﨑 健斗1、片上 大輔1 (1. 東京工芸大学大学院)

キーワード:マルチモーダル情報、SVM、就職面接

本研究では,就職面接場面を対象とした能力推定を行う.人と人とのコミュニケーションの場において,マルチモーダル情報を用いたコミュニケーション能力推定は高い精度を示しており,学生と面接官のインタラクティブな場である就職面接においても,同様の能力推定が可能と考えられる.本研究では,学生の就職面接対策,および被面接者の評価の自動推定に向け,発話内容の言語特徴量,発話の韻律特徴量,ジェスチャや姿勢などの動作特徴量といったマルチモーダル情報を用いて,就職面接場面において面接官から与えられる被面接者の評価を推定するモデルの開発,評価を行う.被面接者の評価には,経済産業省が定める社会人基礎力や,厚生労働省が定めるJAVADAの項目を基に設定する.評価実験の結果.「主体性」,「第一印象」の項目において,韻律・動作特徴量セットが0.78の推定精度を示した.本稿ではこれらの結果から,マルチモーダル情報による被面接者の評価の関係について記す.

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