近年，表やグラフなど様々な数値データの表現形式を対象にしたData-to-Textの研究が盛んに行われている．多くの研究は対象ドメインにおけるイベントを説明するための自然言語文生成の中に数値データを取り込んだものとなっており，数値データそのものが表現する意味や複数の数値データ間の関係などを捉えるような自然言語文生成はほとんどない．本研究では，二つの時系列データの関係性を捉え，記述する自然言語文生成手法の開発を目的とする．データセットとして,関連した動きをする部分がある二つの時系列データ,その関係を記述した自然言語文,カテゴリを作成した．作成したデータセットの訓練データで学習したモデルを用いて評価データについて文生成を行い，モデルの評価を行なった．

近年，様々な分野における数値データの収集が容易になり，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ついて自然言語で記述するData-to-Textの研究が注目されている．多くの先行研究は，数値データが観測されたドメインに特化した自然言語記述と同様な自然言語文を生成することを対象にしている．そのため，数値データ以外にもその数値が観測されたイベントを表す表題や発話者などのデータ発生の情報源といったコンテクスト情報を追加した自然言語文生成が提案されている[1]．一方で，分析した数値解析結果を可視化ではなく言語化することによって,そのデータの内容を容易に把握することが可能になり,また対話システムや分析システムに組み込むことも可能になると考えられる.しかし,そのような数値解析に基づいたData-to-Textはほとんど見受けられない．ドメインにこだわらず，時系列データの動きのみを説明する手法として，Jhamtaniら[2]は，時系列データ中に特定のパターンが出現するかについての真理条件に基づいてキャプションを生成する手法（以下’TRUCE’と呼ぶ）を提案している．TRUCEは，一つの時系列データにおいて特定のパターンが見つかった場合にそのパターンについて文を生成を行う．つまり，時系列データ特有のドメインを含んだ自然言語文生成を行うのではなく，時系列データそのものの動きを捉えた文生成を行っている．本研究では，これに対して一つの時系列データに関する振る舞いを説明する自然言語文生成ではなく，二つの時系列データの関係性を説明する文生成を対象とする．