Zinger:関心の類似性に基づく会話支援エージェント(<小特集>「情報メディアとインタフェース」および一般)
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概要
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本稿では, ネットワークコミュニティを対象とした会話支援エージェントZingerについて述べる.Zingerは, 会話の観察によって参加者の関心を推定し, 適切な話題を推薦する.推薦される話題は, 類似した関心を持つ他者の情報を用いて特定するため, 参加者の関心に基づいたものとなる.これにより, 参加者は有益な情報を以降の会話から引き出すことができる.被験者実験の結果, Zingerによる話題の推薦によって35%の被験者の発話が促進された.また, 発話を促進した要因について重回帰分析を行い, 推薦される情報の有用性および提示方法の妥当性が発話の促進に寄与していることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-18
著者
-
湯淺 太一
京都大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
山崎 達也
独立行政法人通信総合研究所
-
湯淺 太一
京都大学大学院情報学研究科
-
湯浅 太一
豊橋技術科学大学
-
山崎 達也
通信総合研
-
倉林 則之
ATR環境適応通信研究所
-
倉林 則之
Atr適応コミュニケーション研究所:(現)富士ゼロックスitメディア研究所
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