[4G1-GS-6] 言語メディア処理：

[4G1-GS-6-05] 自然言語変換による時系列データ間の局所的特徴と類似性抽出

〇田嶋 真寛¹、早矢仕 晃章¹ (1. 東京大学)

キーワード：自然言語処理、時系列データ解析、情報検索、言葉による表現

既存の統計的手法やパターン認識では、異なる時系列データに含まれる局所的な類似性を的確に捉えることが困難である一方、人間はそのような類似性を直感的に把握することに長けている。そこで本研究では、時系列データの数値変化を自然言語に変換することで人間が持つ直感的な類似性把握を計算機的に扱う手法を提案する。具体的には、時系列を短いシークエンスに分割し、それぞれを自然言語の表現に変換した上で埋め込みを学習する。実験の結果、このアプローチによって、異なる時系列に現れる関連した局所的変化を検出できることが分かった。