2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[3D4-OS-20a] インタラクションとAI

2025年5月29日(木) 13:40 〜 15:20 D会場 (会議室1202)

オーガナイザ:下西 慶(京都大学),近藤 一晃(京都大学),酒井 元気(日本大学),湯浅 将英(湘南工科大学),酒造 正樹(湘南工科大学)

14:40 〜 15:00

[3D4-OS-20a-04] 対話時の言語・非言語情報を用いたスピードデーティングにおける恋愛尺度予測

〇基村 竜晟1、林 貴斗1、堀本 大翔1、石井 亮2、岡田 将吾1 (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. 日本電信電話株式会社)

キーワード:社会的信号処理、マルチモーダル

新たなパートナーを見つけるために,スピードデーティングがよく行われている.相手を好んでいる度合いである恋愛尺度の得点を事前に予測することができれば,相性の良いパートナーを効率的に見つけることができる.対話時の言語・非言語情報は恋愛の形成において重要な役割を果たすため,好意・愛情の予測においても有益な情報であると考えられる.そこで本研究では,スピードデーティング時の対話情報を用いて,パートナーに抱く好意・愛情の予測モデルを提案する.予測モデルの特徴量として用いる対話情報には,対話中の表情や韻律,発話内容,動作などが含まれている.提案手法では過去の対話データから言語・非言語情報の個人性を獲得する.そして,これらの情報から個人がスピードデーティングにおいてどのような印象を持たれやすいか,またどのような相手に好意・愛情を抱きやすいかという傾向を機械学習モデルによって捉え,対話を行っていないペア間の好意・愛情を予測する.実験の結果,提案手法はペア間の好意・愛情を予測可能であることが明らかになった.また,本研究では好意・愛情の予測に寄与した言語・非言語情報についても分析を行った.

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