[1B5-GS-2] 機械学習：産業応用

[1B5-GS-2-02] 日常生活時の生体信号を用いたパーソナライズされた感情認識モデルの学習

〇南部 優太¹、幸島 匡宏¹、岩田 具治²、片岡 春乃¹、望月 理香¹、山本 隆二¹ (1. 日本電信電話株式会社 NTT人間情報研究所、2. 日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

キーワード：メタ学習、ゼロショット学習、感情認識

近年，ウェアラブルセンサの普及により日常生活の生体信号が取得可能となり，これらのデータは感情認識モデルの学習に活用されている．しかし，感情カテゴリの多様化・細分化に伴いラベルを網羅的に収集することは難しくなってきており，対応するラベル付きインスタンスが事前に得られない場合がある．このように，訓練データセットに含まれていない新しい感情に直面した場合，従来手法では効果的な感情認識ができない．そこで我々は，推定したい個人の感情ラベル付きデータが得られなくても，日常生活で得られる複数人の行動データを用いたメタ学習を導入することで，各個人に特化した感情認識モデルの学習手法を提案する．動画視聴時の複数人の心電位を収集して提案手法を適用した結果，提案手法は従来の教師あり学習やゼロショット学習を上回ることを確認した．