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J-GLOBAL ID：202402252289686360   整理番号：24A1710086

解釈性を考慮した統合報告書の自動評価

Automatic Evaluation of Integrated Reports with Interpretability

著者 (5件)： 河村康平 (成蹊大学大学院理工学研究科理工学専攻) ,  酒井浩之 (成蹊大学理工学部理工学科) ,  永並健吾 (成蹊大学理工学部理工学科) ,  高野海斗 (野村アセットマネジメント株式会社) ,  中川慧 (野村アセットマネジメント株式会社)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 39  号： 4  ページ： FIN23-E_1-14(J-STAGE)  発行年： 2024年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,文とページの2種類の情報に対する階層的アテンションを用いた深層学習モデルを利用し,解釈性の観点から統合報告書を自動的に評価する方法を提案した。具体的には,GPIFによる統合報告書の外部評価に基づいて,投資家評価ラベルが付与されたデータセットを新たに構築した。また,ページ順序を学習するBi-LSTM層と,文とページ用の2つのアテンション層を持つ深層学習モデルを提案した。評価実験では,提案したモデルは訓練中に現れない企業の統合報告書に対して,F1-scoreが0.847の分類性能を実現した。考察では,本モデルのアテンション層の重みを可視化することによって,本モデルにおける関心の情報が投資家の評価基準と概して一致することを確認した。さらに,データセットのバイアスを考慮することにより,提案した手法の実用性を検討し,提案した手法が企業の学習済み統合報告書と未知の統合報告書の両者を自動的に評価できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *深層学習 ,  報告書 ,  *自然言語処理 ,  *投資家 ,  評価試験 ,  バイアス ,  システム評価
準シソーラス用語： *AI【人工知能】

著者キーワード (10件)： 自動評価 ,  解釈可能性 ,  統合報告 ,  テキストマイニング ,  注意機構 ,  自動評価 ,  解釈可能性 ,  統合報告 ,  テキストマイニング ,  注意機構

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  利益管理  (KA05030A)

引用文献 (11件)：

• [Cvrl 21] 企業価値レポーティング・ラボ:国内自己表明型統合レポート発行企業等リスト2021年版, https://cvrl-jp.com/archive/pdf/list2021_J.pdf(2021).
• [Eccles 19] Eccles, R. G., Krzus, M. P., and Solano, C.: A Comparative Analysis of Integrated Reporting in Ten Countries, SSRN Electronic Journal, https://ssrn.com/abstract=3345590(2019).
• [河村 21] 河村康平, 高野海斗, 酒井浩之, 永並健吾, 中川慧:機械学習を用いた統合報告書のESG関連ページの推定, 第27回金融情報学研究会(SIG-FIN), pp.11-18(2021).
• [Kudo 04] Kudo, T., Yamamoto, K., and Matsumoto, Y.: Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis, Proceedings of the 2004 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 230-237(2004).
• [Sawhney 21] Sawhney,R., Wadhwa,A., Agarwal,S., and Shah, R. R.: FAST: Financial News and Tweet Based Time Aware Network for Stock Trading, Proceedings of EACL, pp.2164-2175(2021).

タイトルに関連する用語 (3件)： 統合 ,  報告書 ,  自動評価