020-07

第20回研究会

テキストマイニングによる有価証券報告書の因果関係文の抽出†

著者†

佐藤史仁,佐久間洋明,小寺俊哉,田中良典(日興リサーチセンター),坂地泰紀,和泉潔(東京大学)

概要†

有価証券報告書には、業績の他、リスク対策や企業の施策等、決算短信にはない情報の記載もある。また、先行研究では、多くの情報から重要な文を効率よく抽出する方法として、因果関係文を重要文とした手法が提案されている。しかし、抽出対象を決算短信等とした報告はあるが有価証券報告書とした報告はない。そこで本稿では、この手法を応用し、有価証券報告書専用の因果関係文を抽出する判別モデルを提案した。そして、判別モデルの評価等を行い、高い性能であることなどを示した。この判別モデルにより有価証券報告書独自の投資判断に有益な情報の効率的な抽出が期待できる。

キーワード†

有価証券報告書,テキストマイニング,機械学習,因果関係文

論文†

SIG-FIN-020-07.pdf