研究者詳細 - 髙梨克也

論文 - 髙梨克也

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人間型ロボットのキャラクタ表現のための対話の振る舞い制御モデル査読

山本賢太, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会論文誌(Web) 33 ( 5 ) C - I37_19 2018年

初対面対話における好感の生成と発話構成要素の予測のモデル

田中滉己, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

情報処理学会全国大会講演論文集 80th ( 2 ) 405 - 406 2018年

記述言語：日本語

音声対話システムとの対話をより自然で人間らしいものにするためには,人間が内面に持つ感情的な要素をシステムが獲得し,表現することが効果的であると考えられる.中でも「好感」は,対話への積極性や態度に大きく影響する重要な要素である.本研究では,自律型アンドロイドERICAを用いた初対面対話練習システムを構築するため,「発話量」「韻律」「視線」「笑い」「相槌」「頷き」などの特徴量から推定される「話題への興味」や「対話エンゲージメント」などを元に,アンドロイドが対話相手に抱く好感を生成し,発話に含む要素を選択することによって好感を表現することを試みる.

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初対面対話における好感のモデリングと発話構成要素の選択

田中滉己, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 84th 11 - 16 2018年

共感表出と発話促進のための聞き手応答を生成する傾聴対話システム

石田真也, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 82nd 7 - 12 2018年

共感・発話促進のための多様な聞き手応答を生成する傾聴対話システム

石田真也, 井上昂治, 高梨克也, 河原達也

情報処理学会全国大会講演論文集 80th ( 2 ) 403 - 404 2018年

記述言語：日本語

本稿では,ユーザに共感し,ユーザの発話を促す傾聴対話システムについて述べる.近年,人間と雑談する対話システムの研究が盛んである.そのような対話システムが傾聴を行い交流支援を行うことで,ユーザの認知機能の維持に役立つと考えられる.本研究では,傾聴対話で必要な聞き手応答をアンドロイドERICAを用いた対話収録実験のコーパスから分析する.その結果,5種類の聞き手応答「掘り下げ質問」,「自分語り」,「評価応答」,「語彙的応答」が必要であることが判明した.それらを文脈に沿って生成し,また傾聴として適切な応答を1つ統計的に選択し出力する傾聴対話システムを提案する.その後,被験者実験による定性的評価を行う.

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Emotion Recognition by Combining Prosody with Text Information and Assessment Selection for Human-Robot Interaction (「医療福祉におけるコミュニケーション支援の可能性」および一般)

李遠超, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 石井カルロス寿憲, 河原達也

言語・音声理解と対話処理研究会 79 43 - 48 2017年3月

研究者の対話力トレーニングに対するルーブリックのボトムアップ作成

森幹彦,城綾実,秋谷直矩,高梨克也,元木環,森村吉貴,水町衣里,加納圭,一方井祐子

知識共創 7 2017年

他者の発話を理解することの生態学的価値を考慮した発話理解モデルの提案

高梨克也

日本語用論学会第19回大会発表論文集 12 219 - 222 2017年

ワークショップ祭りの伝承にみられる共同体〈心体知〉査読

榎本美香, 坊農真弓, 細馬宏通, 傳康晴, 高梨克也, 寺岡丈博

社会言語科学会第40回大会発表論文集第40回大会発表論文集 262 - 270 2017年

潜在キャラクタモデルによるリアルタイム対話エンゲージメント推定

井上昂治, LALA Divesh, MILHORAT Pierrick, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 81st 78 - 83 2017年

Attentive listening system with backchanneling, response generation and flexible turn-taking

Divesh Lala, Pierrick Milhorat, Koji Inoue, Masanari Ishida, Katsuya Takanashi, Tatsuya Kawahara

SIGDIAL 2017 - 18th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, Proceedings of the Conference 127 - 136 2017年

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Association for Computational Linguistics

Attentive listening systems are designed to let people, especially senior people, keep talking to maintain communication ability and mental health. This paper addresses key components of an attentive listening system which encourages users to talk smoothly. First, we introduce continuous prediction of end-of-utterances and generation of backchannels, rather than generating backchannels after end-point detection of utterances. This improves subjective evaluations of backchannels. Second, we propose an effective statement response mechanism which detects focus words and responds in the form of a question or partial repeat. This can be applied to any statement. Moreover, a flexible turn-taking mechanism is designed which uses backchannels or fillers when the turn-switch is ambiguous. These techniques are integrated into a humanoid robot to conduct attentive listening. We test the feasibility of the system in a pilot experiment and show that it can produce coherent dialogues during conversation.

DOI： 10.18653/v1/w17-5516

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/sigdial/2017

Analysis of the relationship between prosodic features of fillers and its forms or occurrence positions 査読

Shizuka Nakamura, Ryosuke Nakanishi, Katsuya Takanashi, Tatsuya Kawahara

Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH 2017-August 1726 - 1730 2017年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ISCA-INT SPEECH COMMUNICATION ASSOC

Fillers are involved in the ease of understanding by listeners and turn-taking. However, the knowledge about its prosodic features is insufficient, and its modeling has not been done either. For these reasons, there is insufficient knowledge to generate natural and appropriate fillers in a dialog system at present. Therefore, for the purpose of clarifying the prosodic features of fillers, its relationship with occurrence positions or forms were analyzed in this research. 'Ano' and 'Eto' were used as forms, non-/boundary of Dialog Act and non-/turntaking for occurrence positions. Duration, F0, and intensity were utilized as prosodic features. As a result, the followings were found out: the prosodic features are different depending on the difference of the occurrence positions even for fillers of the same form, and similar prosodic features are found between the same occurrence positions even in different forms.

DOI： 10.21437/Interspeech.2017-1006

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/conf/interspeech/2017

自律型アンドロイドの対話の振る舞い制御モデルによるキャラクタ表現法の検討

山本賢太, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 81st 26 - 31 2017年

自律型アンドロイドによる対話における同調的笑いの生成

勝見久央, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

情報処理学会研究報告(Web) 2017 ( SLP-116 ) 241 - 242 2017年

記述言語：日本語

人との自然なインタラクションの実現を指向する自律型アンドロイドにおいて，人間どうしの対話でみられる自然なタイミングでの笑いの実現は重要な要素である．また，笑いの中でも，一方が笑うともう一方がつられて笑うshared laughterは対話の場を和ませたり，盛り上げたりするなどの効果があると考えらえる．本稿では，人間とアンドロイドERICAとの1対1対話において，アンドロイドはいかなる場合に人間につられて笑うべきかという観点で，言語および韻律特徴量を分析する．また分析結果に基づき人間が笑った場合にアンドロイドがつられて笑うべきか否かの予測を試みる.

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自律型アンドロイドERICAにおける多様な聞き手応答を用いた傾聴対話

井上昂治, LALA Divesh, MILHORAT Pierrick, 石田真也, ZHAO Tianyu, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 81st 45 - 48 2017年

聞き手の多様なふるまいに基づく対話エンゲージメントの推定

井上昂治, LALA Divesh, 高梨克也, 河原達也

日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM) 2017 2017年

フィラーの韻律的特徴と形態および生起位置との関係の分析

中村静, 中西亮輔, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 79th 13 - 17 2017年

傾聴対話システムにおける自分語りを含む多様な聞き手応答の生成

石田真也, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

情報処理学会全国大会講演論文集 79th ( 2 ) 239 - 240 2017年

記述言語：日本語

本稿では，傾聴対話システムにおける多様な応答の種類の選択や内容について述べる．近年，人間がロボットやエージェントと対話する機会が増えており，その中でも人間と自然な雑談を行えるシステムの研究が盛んである．本研究では，より自然な傾聴対話システムを構築するため，音声状態のユーザの発話を入力として，それに対する「掘り下げ質問」，「繰り返し応答」，「語彙的応答」，「自分語り」，「評価応答」の全ての応答を生成し，そのうちから文脈や先行発話の特徴を基に，統計的に適切な応答を1つ選択し，出力するシステムを提案する．

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円滑な発話権制御のための談話行為の連鎖に基づくフィラーの生起と形態の予測

中西亮輔, 井上昂治, 中村静, 高梨克也, 河原達也

人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会資料 79th 18 - 24 2017年

Annotation and analysis of listener's engagement based on multi-modal behaviors 査読

Koji Inoue, Divesh Lala, Shizuka Nakamura, Katsuya Takanashi, Tatsuya Kawahara

MA3HMI 2016 - Proceedings of the Workshop on Multimodal Analyses Enabling Artificial Agents in Human-Machine Interaction 25 - 32 2016年11月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Association for Computing Machinery, Inc

We address the annotation of engagement in the context of human-machine interaction. Engagement represents the level of how much a user is being interested in and willing to continue the current interaction. The conversational data used in the annotation work is a human-robot interaction corpus where a human subject talks with the android ERICA, which is remotely operated by another human subject. The annotation work was done by multiple third-party annotators, and the task was to detect the time point when the level of engagement becomes high. The annotation results indicate that there are agreements among the annotators although the numbers of annotated points are different among them. It is also found that the level of engagement is related to turn-taking behaviors. Furthermore, we conducted interviews with the annotators to reveal behaviors used to show a high level of engagement. The results suggest that laughing, backchannels and nodding are related to the level of engagement.

DOI： 10.1145/3011263.3011271

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