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J-GLOBAL ID：202002211555664671   整理番号：20A1701270

学習データ自動生成による市況分析コメント作成のための要因文と補完情報の抽出

Extraction of causal and complementary information for generating market analysis comments by automatic generation of training data

著者 (5件)： 酒井浩之 (成蹊大) ,  坂地泰紀 (東大) ,  和泉潔 (東大) ,  松井藤五郎 (中部大) ,  入江圭太郎 (三菱UFJ国際投信)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.1D3-GS-13-03 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  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： 本研究では,業務の効率化の一環として,毎月のファンドの運用報告書に記載される市況分析コメントを生成するために必要な,要因文(日経平均株価が変動した要因について述べている文)を経済新聞記事から抽出する手法を提案する.本手法では,一ヶ月分の経済新聞記事を入力とし,深層学習により,その中から日経平均株価について言及した記事を判別し,さらに,判別された記事から要因文を抽出する.ここで,記事の判別,要因文の抽出を深層学習で行うために必要な学習データを自動生成することにより多くの学習データを作成し,高い精度を達成した.さらに,決算短信テキストより抽出した因果情報を用いることで,要因文に記載されている内容の補完情報の抽出を行っている.(著者抄録)

シソーラス用語： *市場分析 ,  意見 ,  文書 ,  情報抽出 ,  *価格 ,  機械学習 ,  教師つき学習 ,  抽出 ,  類似性 ,  文書処理 ,  統計解析
準シソーラス用語： キーワード抽出 ,  因果分析 ,  *株価 ,  新聞記事 ,  深層学習

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 学習データ ,  自動生成 ,  分析 ,  コメント ,  要因 ,  文 ,  補完