二つの時系列データの挙動比較に基づく記述文生成

抄録

Data-to-Textは表や時系列チャートなど多様な表現形式での数値データにおける重要な部分を抽出した説明文生成を行う研究であり，人々のデータへの理解を助ける．Data-to-Textの研究のうち，時系列データを対象として動向などの数値解析結果についての説明文生成を行う研究は，著者らが知る限り一つの時系列データを扱う．一つではなく二つの時系列データを対象とすることで，比較結果などより多くの情報について説明が可能になる．本研究は二つの時系列データの比較結果を説明する手法を提案する．データセットを3つ作成しTransformerをベースとした提案モデルの訓練を行なった．作成したデータセットを用いて，訓練を段階的に行う手法と段階的に行わない手法を比較し精度の比較を行なった．生成結果から段階的に訓練を行うことが精度の向上につながることが確認された