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J-GLOBAL ID：202002213599197440   整理番号：20A0945896

金融文書のための別タスク学習による教師なし重要文判定

著者 (4件)： 平野正徳 (東大 大学院工学系研究科) ,  坂地泰紀 (東大 大学院工学系研究科) ,  松島裕康 (東大 大学院工学系研究科) ,  和泉潔 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.B3-4 (WEB ONLY)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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,需要が高まっている金融文書の自動解析の一部で,重要文を判定。
・大量のアノテーションを必要とする教師あり学習には限界があると考え,アノテーションの必要のない別のタスク(銘柄判定,価格変動)を別タスクとして学習。
・学習モデルのAttentionを別タスクとして学習させた学習モデルのAttentionを使用・教師なしで重要文判定を行う手法を提案。
・.その結果,マルチタスク学習で複数の要素を学習させた場合ほどより良い結果を達成。
・今後の課題として,リターンの変化の予測などの学習させるアノテーションが不要な学習ターゲットを変更・追加することや,正解データを増やすことにより,より正確に性能評価。

シソーラス用語： *文書 ,  機械学習 ,  *教師なし学習 ,  *投資 ,  スペシャリスト ,  情報公開 ,  解析 ,  文書処理 ,  業績評価 ,  経済予測 ,  因子分析 ,  因果律 ,  情報抽出 ,  アノテーション ,  変動 ,  学習 ,  言語モデル ,  自然言語処理 ,  精度 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 金融文書 ,  *マルチタスク学習 ,  *重要文 ,  投資家 ,  テキスト解析 ,  ニュース記事 ,  景気動向 ,  価格変動 ,  事前学習 ,  BERT ,  予測精度

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 金融 ,  文書 ,  タスク ,  学習 ,  教師 ,  重要文