\label{sec:intro}金融や医療，情報通信などの多くの分野において，様々な形式のデータを取り扱う機会が増えてきている．しかし，大規模で複雑なデータを専門知識のない人が見て解釈することは容易ではなく，専門家であったとしても大規模なデータから重要な情報を読み取るためには時間がかかる．そのため，データの概要を説明する概況テキストを自動的に生成するData-to-Text技術の関心が高まっている\cite{Gatt:2018:SSA:3241691.3241693}．本稿では，日経平均株価の市況コメントを生成するタスクを例として，時系列数値データから多様な特徴を抽出し，データの概要をテキスト化する手法を提案する．本研究では，日経平均株価の市況コメントの自動生成を，時系列株価データから単語系列を生成する系列生成タスクとして考え，機械翻訳や文書要約などの系列生成タスクで広く用いられているエンコーダ・デコーダモデル\cite{sutskever2014sequence}を使用する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{27-2ia7f1.eps}\end{center}\caption{日経平均株価と市況コメント}\label{fig:news_example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%図\ref{fig:news_example}に日経平均株価の時系列株価データと市況コメントの例を示す．この例のように，株価の市況コメントなどの時系列数値データの概況テキストでは，「上がる」，「下がる」といった単純な特徴だけが表出されるわけではない．過去のデータの履歴や，テキストが書かれる時間帯によって言及すべき内容は様々である．また，数値の時系列データの場合，時系列中の数値や，過去との差分を計算した値が言及されることが多々ある．例えば，図\ref{fig:news_example}の市況コメントでは，「続落」，「反発」のように価格の履歴を参照する表現(1，3，6)，「上げに転じる」のように時系列データの変化を示す表現(2)，「始まる」，「前引け」，「午後」，「大引け」などテキストが書かれる時間帯に依存する表現(1，3，4，6)が見られる．また，数値に言及する場合は，価格が直接言及される(3，6)こともあれば，履歴からの差分(3，6)や，切り上げ・切り捨てした値(5)が用いられることもある．本研究では，株価の市況コメントにおけるこれらの特性を踏まえ，データから多様な特徴を自動抽出し，テキスト化するためのエンコード／デコード手法を提案する．まず，「続落」，「上げに転じる」といった時系列株価データの過去の履歴や変化を捉えるために，株価の短期的および長期的な時系列データを使用する．次に，「前引け」，「大引け」といった市況コメントが記述される時間帯に依存する表現を生成するために，デコード時に時刻情報を導入する．加えて，「19,386円」，「100円」といった株価の終値や前日からの変動幅などの数値を市況コメントで言及するために，入力である時系列株価データ中から適切な数値を出力するための演算操作を推定し，計算することで数値の出力を行う．実験では，日経平均株価の時系列株価データと人手で書かれた市況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，実際の市況コメントと生成テキストの一致度合いを評価するためのBLEU,および，「続落」，「前引け」などの表現を正しく出力でき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大幅に性能が向上することを確認した．さらに，人手評価では，テキストの流暢性と情報性の観点において，提案手法により株価の市況コメントにおける上記のような多様な特徴を捉えた質の高いテキストを生成できることを示した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%