情報処理学会 第76回全国大会講演要旨
3P-7
人と物とのインタラクションを記述する確率的言語生成への取り組み
センサなどによって観測される情報の殆どは時系列データであり，
ビッグデータを扱う時代においては，観測された時系列データの中から有益な情報を取得し，
その内容を理解する手法の開発が重要となる．
時系列データの分析方法には，トレンドの予測や複数データ間の相関関係の分析など様々な方法が存在する．
一方で，時系列データの内容を理解するには可視化などの手法が用いられている．
しかし，ロボットなど複数のセンサによって取得された時系列データの情報に基づき状況を認識する必要がある場合，
取得された情報をより抽象度の高いレベルで観測されたデータを表現する必要がある．
そのことに着目し，我々は観測された時系列データの振る舞いを言語で説明する手法の開発を目指し，
その一つとしてKinectから得られた動画像の情報を入力とした確率的なテキスト生成手法を提案する．
ビッグデータを扱う時代においては，観測された時系列データの中から有益な情報を取得し，
その内容を理解する手法の開発が重要となる．
時系列データの分析方法には，トレンドの予測や複数データ間の相関関係の分析など様々な方法が存在する．
一方で，時系列データの内容を理解するには可視化などの手法が用いられている．
しかし，ロボットなど複数のセンサによって取得された時系列データの情報に基づき状況を認識する必要がある場合，
取得された情報をより抽象度の高いレベルで観測されたデータを表現する必要がある．
そのことに着目し，我々は観測された時系列データの振る舞いを言語で説明する手法の開発を目指し，
その一つとしてKinectから得られた動画像の情報を入力とした確率的なテキスト生成手法を提案する．
