\label{sec:intro}近年の天気予報は，ある時点の気象観測データと大気の状態に基づいて，風や気温などの時間変化を数理モデルによりコンピュータで計算し，将来の大気の状態を予測する数値気象予報(NumericalWeatherPrediction;NWP)が主流となっている.ウェザーニュース\footnote{\url{https://weathernews.jp/}}やYahoo!天気\footnote{\url{https://weather.yahoo.co.jp/weather/}}の天気予報サイトでは，数値気象予報に基づき作成された天気図や表データと共に，気象情報をユーザーに分かりやすく伝えるための天気予報コメントが配信されている．これらの天気予報コメントは，数値気象予報や過去の気象観測データ，専門知識に基づいて気象の専門家により記述されている.また，天気予報サイトでは，特定のエリアや施設周辺に限定して天気予報を伝えるピンポイント天気予報が一般的になっている.一方で，全国の天気予報コメントを作成するのは手間がかかる上に，専門的な知識を要するため作業コストが高い．そのため，自然言語生成の分野では，天気予報コメントの自動生成タスクについて長年取り組まれている\cite{goldberg1994using,belz2007probabilistic}．本論文では，数値気象予報のシミュレーション結果から天気予報コメントを生成するタスクに取り組む．これまで取り組まれてきた天気予報コメント生成の研究では，数値気象予報のシミュレーション結果から気象の専門家の知識と経験に基づき作成した構造化データを用いた研究が中心であったが\cite{reiter2005choosing,sripada2004sumtime-mousam,liang-jordan-klein:2009:ACLIJCNLP}，本研究では，数値気象予報の生のシミュレーション結果を用いる．これは，気象の専門家が数値気象予報から天気予報コメントを記述する実際のシナリオに近い設定であり，天気予報コメントの作成作業の自動化においても有用であると考える．ここで，図\ref{fig:example_comment_tokyo}を用いて，天気予報コメントの生成における特徴的な3つの問題について説明する．まず，第一の問題は，コメントを記述する際に降水量や海面更正気圧等の複数の物理量とそれぞれの時間変化を考慮しなければならないことである.例えば，図\ref{fig:example_comment_tokyo}では，降水量や雲量といった複数の物理量の時間変化に応じて，日差しが出た後に雲が広がり雨が降ることについて言及されている．次に，第二の問題は，天気予報コメントは，対象となる地域やコメントの配信時刻，日付といったメタ情報に基づいて記述されることである．例えば，午前中に配信される天気予報コメントでは，図\ref{fig:example_comment_tokyo}のように，配信日当日の日中から夕方にかけた天気に言及することが多く，夕方以降に配信される天気予報コメントでは，配信日当日の夜から翌日の日中の天気に言及する傾向がある．最後に，第三の問題は，天気予報サイトのユーザーは天気予報コメントの情報の有用性（以降では，{\bf情報性}と呼称する）を重要視している点である．特に，「晴れ」「雨」「曇り」「雪」といった気象情報は，ユーザーの服装や予定に大きな影響を与えることから明示的に記載する必要がある.例えば，図\ref{fig:example_comment_tokyo}では，降水量，雲量，気圧など，記述すべき内容はいくつか考えられるが，雨や傘の情報はユーザーの行動に大きな影響を与えるため，主に雨や傘の情報に焦点を当てている.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{28-4ia11f1.pdf}\end{center}\caption{数値気象予報のシミュレーション結果と天気予報コメントの例}\label{fig:example_comment_tokyo}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%これらの問題に対して，本研究では数値気象予報のシミュレーション結果から天気予報コメントを生成するためのData-to-Textモデルを提案する．第一の問題に対しては，多層パーセプトロン(Multi-LayerPerceptron;MLP)や畳み込みニューラルネットワーク(ConvolutionalNeuralNetwork;CNN)を用いて様々な物理量を捉え，それらの時間変化を双方向リカレントニューラルネットワーク(BidirectionalRecurrentNeuralNetwork;Bi-RNN)を用いて考慮する.第二の問題については，エリア情報やコメントの配信時刻，日付などのメタ情報を生成モデルへ取り入れることでこれらの情報を考慮する．第三の問題について，本研究では「晴れ」「雨」「曇り」「雪」に関する気象情報をユーザーにとって重要な情報と定義し，これらを適切に言及するための機構を提案する.具体的には，言及すべき重要な情報を明示的に記述するために，数値気象予報のシミュレーション結果から「晴れ」「雨」「曇り」「雪」の気象情報を表す「天気ラベル」を予測する内容選択モデルを導入し，予測結果をテキスト生成時に考慮することで，生成テキストの情報性の向上に取り組む．実験では，数値気象予報のシミュレーション結果，気象観測データ，および，人手で書かれた天気予報コメントを用いて提案手法の評価を行った．自動評価では，人手で書かれた天気予報コメントと生成テキストの単語の一致度合いを評価するためのBLEUおよびROUGE,また，生成テキストにおいて天気ラベルが正確に反映されているかを評価するためのF値を使用し，提案手法がベースライン手法に比べて性能が改善することを確認した.さらに，人手評価では，提案手法はベースライン手法と比較して，天気予報コメントの情報性が向上していることが示された．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%