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Multimodal Prediction of Social Responsiveness Score with BERT-Based Text Features BERT 기반 텍스트 기능을 사용한 사회적 반응성 점수의 다중 모드 예측

Takeshi SAGA, Hiroki TANAKA, Hidemi IWASAKA, Satoshi NAKAMURA

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요약 :

사회 기술 훈련(SST)은 더 나은 일상 생활을 구축하기 위해 개인의 사회적 기술을 향상시키기 위해 수년 동안 사용되어 왔습니다. 인간이 수행하는 SST에서 사회적 기술 수준은 일반적으로 트레이너가 실시하는 구두 인터뷰를 통해 평가됩니다. 이러한 평가는 정신의학적 지식과 전문적인 경험을 바탕으로 이루어지지만, 그 질은 트레이너의 능력에 따라 달라집니다. 따라서 이러한 평가를 표준화하려면 정량화 가능한 지표가 필요합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 사회적 반응 척도(SRS-2) 제2판은 실증적 연구 작업을 통해 광범위하게 테스트되고 표준화되었기 때문에 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 논문에서는 SRS-0.76를 기반으로 개인의 사회적 기술 수준을 평가하는 자동화된 방법의 개발에 대해 설명합니다. BERT 기반 특징을 포함한 다중 모달 특징을 사용하고 특징 선택을 사용하면서 XNUMX Pearson 상관 계수로 점수 추정을 수행합니다. 또한, 주관적 평가를 통해 BERT 기반 기능의 언어학적 측면을 살펴봅니다. 결과적으로 BERT 기반 기능은 인간의 주관적 유창성 점수, 적절한 단어 선택 및 이해 가능한 음성 구조와 강한 음의 상관 관계를 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.3 pp.578-586
발행일
2022/03/01
공개일
2021/11/02
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021HCP0009
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Human Communication IV)
범주

작성자

Takeshi SAGA
  Nara Institute of Science and Technology
Hiroki TANAKA
  Nara Institute of Science and Technology
Hidemi IWASAKA
  Nara Medical University
Satoshi NAKAMURA
  Nara Institute of Science and Technology

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