対話システムにおける顔文字の学習
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概要
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頭文字は文字対話で感情を表現するのに有効である.顔文字は書き手が感情や対話の成り行きから決めるが,その決め方の実際のメカニズムははっきりしていない.本稿では,インターネットでのチャットログなどから対話に適した顔文字を学習する手法を提案する.顔文字の学習モデルは,3階層のニューラルネットモデルによるバックプロパゲーションで行った.各感情パラメータと行動カテゴリを人力とし,各顔文字のパーツ(口,目,手,オプション)を出力とした.その結果,学習誤差は0.3となり,クローズドデータに関しては約92%,オープンデータに関しては約50%の許容解を得るニとができた.本稿の手法で顔文字のパーツと感情・行動要素の間の関係を獲得できた.
- 2003-03-06
著者
-
小谷 善行
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学 共生科学技術研究部 システム情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学
-
池田 剛
東京農工大学・工学部・情報コミュニケーション工学科
-
中村 純平
東京農工大学情報コミュニケーション工学科
-
池田 剛
東京農工大学 工学教育部 情報コミュニケーション工学専攻
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
乾 信雄
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
小谷 善行
東京農工大
-
中村 純平
東京農工大学 工学府 電子情報工学専攻
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