[3Rin4] インタラクティブ1

[3Rin4-07] 時系列データの動向説明文生成における参照時刻の不整合解消の精度向上にむけた取り組み

〇濵園 侑美^1,4、上原 由衣⁴、能地 宏⁴、宮尾 祐介^2,4、高村 大也^3,4、小林 一郎^1,4 (1.お茶の水女子大学、2.東京大学、3.東京工業大学、4.産業技術総合研究所)

キーワード：自然言語処理、時系列データ、マルチモーダル

多くの分野において，様々な形式の非言語データを取り扱う機会が増えており，大規模で複雑なデータを非専門家が解釈できるように，データを説明するテキストの自動生成技術の必要性が高まっている．近年はend-to-endによる学習で高い性能を発揮している．
これらのデータセットを作成する場合，データとテキストのアライメントは，人手によるアノテーションや，データとテキストに付随する他のデータによって取得され，これらが不十分な場合，データとテキストの参照箇所に不整合が生じる．特に，時系列データに対して随時発表されるテキスト生成の場合，テキストが発表された時刻を基にアライメントを取得することが多いため，データでのイベント発生と，テキストのアライメントが正しく取得できない場合がある．
このような，data-to-textにおけるデータとテキストの参照箇所の不整合を解消するための手法を，本研究では時系列データを用いた動向説明文生成での参照時刻の不整合解消を例に提案し，その効果を確認した．