行動認識の粒度アライメントに基づく予定の履行認識

現代社会では，個人や組織が予定行動を達成するために，計画を練り，それを実践するプロセスが重要視される．このプロセスにおいて，予定行動を適切に管理し，実行状況を評価することは不可欠である．個人が行動を達成したかどうかは，動画からのキャプショニング技術などを用いることにより，自然言語で把握することが可能になった．これにより行動を計画通り履行したかどうかを確認できるようになることが期待される．ただし，キャプショニングにより認識されたユーザー行動を人が作成した予定行動とを比較し，自動的に履行を判断することは容易ではない．主な理由として，両者の粒度の違いが挙げられる．同じ内容を説明してもその粒度が異なったり，あるいは行動の一部のみを説明しているキャプションが得られるようなことが起こり，予定の履行判断位は困難が生じる．予定行動の比較（行動の粒度が異なるため，履行判断が困難）そこで本研究では，まず言い換えモデルによってキャプショニングで得られたユーザの複数の行動を予定と同等の粒度に言い換える．さらに，言い換えた結果を予定行動との比較を意味的に行い，履行判断を行うための手法を検討する．この中で，様々な評価指標を検証し，またそれらを履行判断に用いる時の閾値について検討する．