実会話データを用いたガウス過程型分人モデルにおける分化の実現

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC15-4

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Realizing Differentiation in a Gaussian Process-Based Dividual Model Using Actual Conversation Data

著者名: 中村 亘汰（愛知県立大学）,小林 邦和（愛知県立大学）

著者名(英語): Kota Nakamura (Aichi Prefectural University),Kunikazu Kobayashi (Aichi Prefectural University)

キーワード: 分人モデル|分化|ガウス過程|会話データ|ヒューマン-ロボットインタラクション|Dividual Model|Differentiation|Gaussian Process|Conversation Data|Human-Robot Interaction

要約(日本語): 人とロボットがインタラクションを取る際，ロボットが道具として扱われることがある．本研究では，分人という概念をロボットに用いることで，ロボットが人に対して画一的な反応を示すのではなく，人によって対応が変わるという人間らしい振る舞いを実現する．分人には社会的分人，集団向け分人，個人向け分人の3種類があり，それぞれの分人を1つのモジュールとしてモデル化している．また分人モデルの”分化”という仕組みに着目し，社会的分人または集団向け分人がインタラクションを繰り返す中で個人向け分人のモジュールが生成されることで分化を実現する．計算機シミュレーションではオープンデータである名大会話コーパスを用い，実際のコミュニケーションを想定した場面での分化の実現を検証した．その結果，インタラクションを行う中で，社会的分人から個人向け分人，集団向け分人から個人向け分人へ分化することを観測した．