文献

J-GLOBAL ID：201602286106132380   整理番号：16A0971441

業績変動を考慮した決算短信からの重要文抽出

著者 (7件)： 磯沼大 (東大 大学院工学系研究科) ,  藤野暢 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  浮田純平 (東大 医 医学科) ,  村上遥 (東大 大学院医学系研究科 生体物理医学専攻) ,  浅谷公威 (東大 大学院工学系研究科) ,  森純一郎 (東大 大学院工学系研究科) ,  坂田一郎 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： NL-227  ページ： Vol.2016-NL-227,No.6,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2016年07月22日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,記事生成などへの自動要約技術の適用が注目されている。本研究で対象とする決算記事は,どの事業や事象が企業全体の業績変動に大きな影響を及ぼすかといった記者の知見をもとに作成される。したがって自動要約においてはこうした記者の知見を抽出し,情報抽出・要約に適用する技術が必要である。本研究では過去の決算短信と決算記事から業績変動と短信文の掲載パターンを学習し,記事に掲載されるべき文を決算短信から抽出する手法を提案する。提案手法は2パートに分かれ,第1パートでは各事業セグメントの業績変動と,記事掲載パターンを学習することにより,各事業セグメントの重要度を判定する。第2パートでは,判定した各事業セグメントの重要度と極性判定を用いることで各文の重要度を評価し,抽出を行う。極性判定では,決算記事中の各表現に関する極性を自動で獲得し,非負値行列因子分解(NMF)による極性値推定を行うことで,決算記事に未出現の表現も含めた多様な表現に関する極性の獲得を可能にした。提案手法を適用して決算短信から抽出された文と実際の決算記事を比較した実験において,重要文抽出精度の評価を行い,事業セグメントの重要度判定とNMFによる極性推定の有用性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *データマイニング ,  知識獲得 ,  文書処理 ,  *情報抽出 ,  *決算 ,  極性 ,  *因数分解 ,  *抄録作業 ,  推定 ,  評価試験 ,  辞書 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  記事 ,  決算短信 ,  非負行列因子分解 ,  自動要約 ,  特徴量

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (16件)：

• Lee, D. D. and Seung, H. S.: Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization, Nature, Vol. 401, No. 6755, pp. 788-791 (1999).
• Lawrence, P., Sergey, B., Rajeev, M. and Terry, W.: The PageRank citation ranking: bringing order to the web, Tech. Rep. SIDL-WP-1999-0120, Stanford University (1999).
• G?nes, E. and Radev, D. R.: LexRank: Graph-based lexical centrality as salience in text summarization, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 22, No. 1, pp. 457-479 (2004).
• Mihalcea, R. and Tarau, P.: Textrank: Bringing order into texts, In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 404-411 (2004).
• Jahna, O., Erkan, G. and Radev, D. R.: Using random walks for question-focused sentence retrieval, Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, pp. 915-922 (2005).

タイトルに関連する用語 (3件)： 業績 ,  決算 ,  重要文抽出