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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-24 09:10 データ項目名を利用した時系列特徴量の推薦システム ○増田 聡・武田友宏（東京都市大）  KBSE2023-58 |
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| 抄録 | （和） | 膨大なデータから新たな知見を得る分析はデータサイエンスと呼ばれ，その普及が推進されている．データの特徴量を抽出する作業は，特徴量エンジニアリングと呼ばれ，データサイエンスの作業ステップの一つである．現在，特徴量エンジニアリングの作業は，エキスパートの経験に頼っているため，その作業の自動化の研究が行われている．本研究では，データ項目名のテキスト情報から特徴量抽出を自動化する新たなアプローチを取る．具体的には，既存のデータサイエンスにおけるデータ項目名およびソースコードに対して，自然言語処理やソースコード分析技術を利用し，特に時系列(datetime)の特徴量に着目した知識データベースを作成する．さらに，その知識データベースを利用し，新たに与えられるテキスト情報からdatetime特徴量を推薦するシステムを提案する．本論文では，先行研究を基に単語ベクトル化を従来のone-hotベクトルから単語埋め込み(word embedding)に変更した．実験では，その知識データベースの分類精度を確認し，住宅価格予測など予測実タスクに適用し予測精度の向上を確認した． |
| （英） | Analysis to gain new knowledge from huge amounts of data is called data science, and its widespread use is now socially important. Feature engineering, the process of extracting features from data, is one of the main tasks in data science, and since this task relies on the experience of experts, research is being conducted to automate it. In our wok, we propose a novel approach to automate feature identification from textual information in data column names. Specifically, we use techniques of natural language processing and source code analysis, for data descriptions and source codes in Python notebooks to create a knowledge database with a particular focus on datetime features. We develop a recommendation system of datetime features for newly given text information based on that knowledge database. Based on our previous work, this paper reports a case study in which word vectorization was changed from the conventional one-hot vector to word embedding. In experiments, we confirmed the classification accuracy of the knowledge database, applied the database to actual forecasting tasks such as home price forecasting, and confirmed for accuracy gain. | |
| キーワード | （和） | データサイエンス / 自動特徴量エンジニアリング / 自然言語処理 / 時系列特徴量 / / / / |
| （英） | data science / automatic feature engineering / natural language processing / datetime API / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 352, KBSE2023-58, pp. 43-48, 2024年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2023-58 | |
| 発行日 | 2024-01-16 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2023-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2024-01-23 - 2024-01-24 |
| 開催地（和） | 宝山ホール（鹿児島県文化センター） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2024-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | データ項目名を利用した時系列特徴量の推薦システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Datetime Feature Recommendation System by Using Data Column Names |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | データサイエンス / data science |
| キーワード(2)（和/英） | 自動特徴量エンジニアリング / automatic feature engineering |
| キーワード(3)（和/英） | 自然言語処理 / natural language processing |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列特徴量 / datetime API |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 増田 聡 / Satoshi Masuda / マスダ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武田 友宏 / Tomohiro Takeda / タケダ トモヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： TCU) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-24 09:10:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2023-58 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.352 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-16 (KBSE) |
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