二つの時系列データの関係を記述する自然言語文生成手法の実測データ適用への取り組み

本研究においては，人工データを用いて二つの時系列データの関係を説明する文生成を行う手法を提案し，実測された時系列データへの適用可能性について検証を行った．具体的には，初めに二つの時系列データの関係を捉えるためTransformerのクロス注意機構を拡張したモデルを用いて，人工的に作成した時系列データの挙動および関係性についての説明文生成の訓練を行う．そしてそのモデルを用いて，実測された時系列データの振る舞いについての説明文生成を行ない，人工データで学習したモデルの実測データへの転移学習の有効性について検証を行った．実測データについての説明文生成の精度は十分に高いものではなかったが，人工データの挙動に近い場合は正しく文生成を行うことが可能であることが確認された．