自動生成されたサブタスクに対するユーザフィードバックの特性分析
堀川達平,北山大輔
第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2023), 4b-5-3, 岐阜県, 2023年3月, 査読無
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概要
我々が抱えるタスクの中には,分解することでメリットが得られる複雑なタスクが存在する. そのため,複雑なタスクから分解されたサブタスクを自動的に生成する研究が行われており,様々な手法が提案されている. しかし,これらの手法は個人への最適化を狙っておらず,利用の際にはユーザに合わせた修正を行う必要がある. その際,サブタスク生成結果にはユーザによる修正に利益となるような情報が含まれていることが望ましいと我々は考えた. そこで本研究では,どのような生成結果がこのような情報を含んでいるかをサブタスク編集履歴の特性分析によって調査し,修正のための気付きを与えるサブタスク生成について考察する.