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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-04 09:50 時系列データに対するドメイン非依存の説明文自動生成 ○土肥宏太（日立）・伊藤 葵（日立/法政大）・プロヒット ハーシュ・西田智哉・遠藤 隆・川口洋平（日立）  EA2024-125 SIP2024-160 SP2024-66 |
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| 抄録 | （和） | 時系列データに対する説明テキストデータが不足しているため，時系列データから説明テキストを生成するモデルの訓練は困難である．本研究では，時系列データからドメインに依存しない説明テキストを体系的に生成する方法を提案する．時系列データと説明テキストのペアを作成するために，順方向アプローチと逆方向アプローチという2 つの異なる方法を特定した．新しく提案した逆方向アプローチを実装することにより，Temporal Automated Captions for Observations（TACO）データセットを作成した．客観評価実験により，TACO データセットを使用して訓練されたモデルが，新しいドメインで時系列データの説明テキストを生成できることが示された． |
| （英） | Due to scarcity of time-series data annotated with descriptive texts, training a model to generate descriptive texts for time-series data is challenging. In this study, we propose a method to systematically generate domain-independent descriptive texts from time-series data. We identify two distinct approaches for creating pairs of time-series data and descriptive texts: the forward approach and the backward approach. By implementing the novel backward approach, we create the Temporal Automated Captions for Observations (TACO) dataset. Experimental results demonstrate that a contrastive learning based model trained using the TACO dataset is capable of generating descriptive texts for time-series data in novel domains. | |
| キーワード | （和） | 時系列データ分析 / 説明文生成 / 合成キャプション / マルチモーダル / 対照学習 / / / |
| （英） | Time series analysis / caption generation / synthetic caption / multi modality / contrastive learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 390, SIP2024-160, pp. 295-300, 2025年3月. | |
| 資料番号 | SIP2024-160 | |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2024-125 SIP2024-160 SP2024-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA SIP SP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2025-03-02 - 2025-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響, 信号処理，音声，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2025-03-EA-SIP-SP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時系列データに対するドメイン非依存の説明文自動生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Domain-Independent Automatic Generation of Descriptive Texts for Time-Series Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列データ分析 / Time series analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 説明文生成 / caption generation |
| キーワード(3)（和/英） | 合成キャプション / synthetic caption |
| キーワード(4)（和/英） | マルチモーダル / multi modality |
| キーワード(5)（和/英） | 対照学習 / contrastive learning |
| 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） | 土肥 宏太 / Kota Dohi / ドヒ コウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 葵 / Aoi Ito / イトウ アオイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所/法政大学 (略称： 日立/法政大) Hitachi, Ltd./Hosei (略称： Hitachi/Hosei) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | プロヒット ハーシュ / Harsh Purohit / プロヒット ハーシュ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 智哉 / Tomoya Nishida / ニシダ トモヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 遠藤 隆 / Takashi Endo / エンドウ タカシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川口 洋平 / Yohei Kawaguchi / カワグチ ヨウヘイ |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社日立製作所 (略称： 日立) Hitachi, Ltd. (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-04 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2024-125, SIP2024-160, SP2024-66 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.389(EA), no.390(SIP), no.391(SP) |
| ページ範囲 | pp.295-300 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-23 (EA, SIP, SP) |
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