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[3D4-OS-20a-03] メタ学習手法を用いた対話時のユーザーの感情推定
キーワード：感情推定、対話システム、機械学習、マルチモーダル信号処理、社会的信号処理
人とコンピュータのより自然で円滑な交流には,人の複数のモーダル情報から内面状態を予測し,それに合わせた出力を可能にするモデルが望まれる.しかし,現在のマルチモーダル対話システムの課題として,データセットの収集コストやユーザーの性格特性によるデータのばらつきによるノイズが挙げられる.本研究では,メタ学習手法であるModel-Agnostic Meta-learning(MAML)をマルチモーダル感情推定タスクに応用し, 先述した課題に対しその有効性を検証することを目的としている.結果として,MAMLはマルチモーダル感情推定において既存の手法より高精度で対話システム使用者の内面状態を予測できることを示した.
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