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

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．