オンライン会議の雰囲気予測における困難な事例のサンプリングによる精度向上

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，