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J-GLOBAL ID：201902216043996959   整理番号：19A2658813

有価証券報告書からの事業セグメント付与された業績要因文・業績結果文の抽出

Extraction of Causal and Performance Result Information Belong to Business Segments from Securities Reports

著者 (3件)： 高野海斗 (成蹊大学大学院理工学研究科理工学専攻) ,  酒井浩之 (成蹊大学理工学部情報科学科) ,  北島良三 (成蹊大学理工学部情報科学科)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 34  号： 5  ページ： wd-A_1-22(J-STAGE)  発行年： 2019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： 本研究では,有価証券報告書から事業セグメントを抽出し,抽出された各事業セグメントに対する事業業績に関係する業績要因と業績結果を含む文を抽出する方法を提案した。例えば,本方法では事業業績に関する業績要因情報を含む文として,「アルミ圧延品事業は産業機器・車載向けアルミ電解コンデンサー用高純度箔の出荷が増加し,増収となった。」を抽出する。また,本方法ではその文が事業セグメント「アルミニウム」に属するということを推定する。本方法は「アルミニウム」セグメントに属する業績結果情報を含む文として,「この結果,当セグメントの売上高は1054億39百万円となり,営業利益は66億97百万円となった。」を抽出する。本方法を評価し,要因情報を含む文を抽出する方法は69.3%の適合率と72.5%の再現率を達成し,業績結果情報を含む文を抽出する方法は78.8%の適合率と91.1%の再現率を達成した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 圧延製品 ,  因果律 ,  自動車 ,  証券 ,  比率 ,  *株式投資 ,  *自然言語処理 ,  *情報抽出
準シソーラス用語： 再現率 ,  有価証券

著者キーワード (12件)： 証券報告 ,  ビジネスセグメント ,  因果情報 ,  性能結果情報 ,  情報抽出 ,  テキストマイニング ,  証券報告 ,  ビジネスセグメント ,  因果情報 ,  性能結果情報 ,  情報抽出 ,  テキストマイニング

分類 (3件)： 利益管理  (KA05030A) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (25件)：

• [和泉 11] 和泉 潔, 後藤 卓, 松井 藤五郎: 経済テキスト情報を用いた長期的な市場動向推定, 情報処理学会論文誌, Vol.52, No.12, pp. 3309-3315 (2011)
• [北森 17a] 北森 詩織, 酒井 浩之, 坂地 泰紀: 決算短信PDFからの業績予測文の抽出, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J100-D, No.2, pp.150-161 (2017)
• [Kitamori 17b] Kitamori, S., Sakai, H., and Sakaji, H.: Extraction of sentences concerning business performance forecast and economic forecast from summaries of financial statements by deep learning, in IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics, pp.67-73 (2017)
• [Koppel 04] Koppel, M. and Shtrimberg, I.: Good news or bad news? Let the market decide, in Proceedings of the AAAI Spring Symposium on Exploring Attitude and Affect in Text, pp.86-88 (2004)
• [工藤 02] 工藤 拓 , 松本 裕治: チャンキングの段階適用による日本語係り受け解析, 情報処理学会論文誌, Vol.43, No.6, pp.1834-1842 (2002)

タイトルに関連する用語 (7件)： 有価証券 ,  報告書 ,  事業 ,  セグメント ,  業績 ,  要因 ,  文