ける重要な課題である．オンライン会議は参加者の内容の理解度によらず本稿では，オンライン会議の雰囲気を「良好」と会議が進行してしまい，意思疎通が難しくなること「険悪」の2種類に分類することを考える．しかし，がこれまでの研究で示唆されている．本研究ではオ一般的にほとんどの会議は良好な雰囲気で進行さンライン会議の雰囲気をシステムに予測させることれるため，険悪な雰囲気の事例を大量に収集するこで非対面下においても雰囲気を共有することを目指とは難しい．特定のクラスのデータ数が極端に少なし，特に検出が難しい険悪な事例の分類精度の向上い，いわゆるラベル不均衡下では，マイナーラベルを目的とする．具体的には，まず険悪な雰囲気の事の予測精度が低下することが知られている．例(正例)の近傍にある良好な雰囲気の事例(負例)そこで本研究では，険悪な雰囲気(マイナーラベを候補集合として収集し，そこから正例と同数になル)の検出精度を向上させるために，良好な雰囲気るまで，正例との距離に基づいて負例をサンプリン(メジャーラベル)に対する2つのアンダーサンプリグする手法(HESs)と，特徴が偏ることを回避するング手法を提案する．提案手法では，雰囲気予測がためにクラスタリングに基づいて負例をサンプリン特に困難と考えられる事例(hardexample)をサンプグする手法(HESv)を提案する．評価データを用いリングの対象とする．具体的には，険悪な雰囲気のた実験の結果から，提案手法がFocalLossやランダ事例(正例)の近傍にある良好な雰囲気の事例(負例)ムなアンダーサンプリングよりも有効であることをはhardexampleであると考える．そして，各正例に確認した．対して発話系列上の距離が最も近い負例を一つずつサンプリングする手法(HESs)を提案する．また，

サンプリングされたデータ集合の特徴が偏ることを近年，ビデオ通話アプリの技術的進歩と社会情勢回避するために負例集合をクラスタリングし，各クの変化により，デバイスを用いてオンライン会議をラスタの中心に最も近い負例を1つずつサンプリン行う機会が増加している．オンライン会議はオフラグする手法(HESv)を提案する．イン会議と比較して時間や場所等の制約が少ないた本研究ではUUDBコーパス[4]に収録されていめ，参加・開催するハードルは非常に低い．る対話データに対して雰囲気ラベルを付与し，しかし一方で，オンライン会議はオフライン会議Multilogue-Net[5]をベースモデルとして用いて実験とくらべて一人あたりの発言量が減り，意思疎通度を行った．ランダムサンプリングとの比較を行ったも低くなることが宮内ら[1]によって確認されていところ，HESsはMicroF1において0.01ポイント上る．宮内らはその原因として参加者が話すタイミン回り，HESvは同じくMicroF1において0.001ポイグを伺う必要があることや，理解度によらず会議がント上回った．これらの結果は，オンライン会議の進行してしまう点を挙げている．著者らは，オンラ雰囲気分類におけるラベル不均衡問題に対して，分イン会議における理解の促進を図り発言を活発化さ類困難な事例を積極的にデータサンプリングするアせる研究について取り組みを行っている[2,3]．中プローチが有効であり，また発話の並びの近さに基―1175―.づく困難性の推定とクラスタリングによる偏りの是正が有効であることを示している．