本研究では，テキストアナリティクスツールの操作ログと実験設定の説明文の相互生成を目的とする．人文科学分野において広く使用されているKHCoderを使用した論文を対象に収集し，論文中の実験設定の記述と実際のツールの操作ログを再現したものからなるデータセットを構築した．また，このデータセットを用いて論文中の記述から操作ログを推定するモデルを構築し，アノテーションしていない論文に適用することやデータの値を置換することで自動的にデータセットを拡張した．これらを用いて，操作ログと説明文を相互生成するモデルを構築した．

科学技術論文の実験においてその実験設定を正しく記述し残すことは，論文を書いた本人だけでなく論文を読んだ人間も行った実験の再現が容易になることから重要である．近年では，あらゆる分野で論文の再現性が問題となる事例が発生しており[1,2]，ますますその重要性が高まっている．科学実験においてはツールを使用して研究することが多いが，一般的にツールの利用にあたってはどのような処理が行われたかを示す操作ログ（以下ログと表記）が出力される．実験に使用したツールのログから行なった操作の説明文の生成ができれば，論文の書き手に対する執筆の補助になり，読み手の実行内容の理解度と再現性が高まる．反対に，論文に記されている操作の説明文からツールのログの生成ができれば，実行内容の再現がより容易になる．本研究では，様々なツールの中でもテキストアナリティクスツールに焦点を当てる．テキストアナリティクスとは，文章を解析して情報を取り出す分析テキストアナリティクスツールテキスト分析結果実験設定の説明⽂操作ログKHcoderの共起ネットワーク機能を⽤い、最⼩出現数を5回および上位60語に設定し、結果図は最⼩スパニングツリーを強調表⽰している。説明⽂⽣成モデル<MINAPP>5<TOP>60<TREE>onのことである．テキストアナリティクスツールは人文科学の分野で頻繁に使用されているため，我々はその操作の説明文を生成することで貢献ができると考えた．利用シーンの例を図1に示した．本研究の課題のように，グラフや表などのデータとして記述されたものについてテキストで説明するタスクはData-to-Textと呼ばれる[3]．元来は規則やテンプレートをによる手法が考えられてきた[4,5]が，自然な文を自動で生成するためには，膨大な規則の構築が必要である．そのため，近年では深層学習を利用した手法が注目されている[6,7]．深層学習モデルが十分な性能を発揮するためには大規模なデータセットを用意しなければならず，その作成にはコストがかかるという問題がある．これを解決するために擬似的にデータを生成してデータセットを自動で拡張する手法がとられてきた[8,9,10]．本研究ではテキストアナリティクスツールを利用した際の仮想的なログを定義し，データセットを構築する．さらに，3種のデータ拡張手法を導入する．その後，T5[11]を学習させ，ログから操作の説明文の生成と説明文からのログの生成を行う．生成した説明文とログについて，自動評価尺度による評価を行う．ここで，データセットの拡張の有無やその手法による評価結果の違いについて考察する．.