SIG-FIN-018-05

第18回研究会

深層学習と拡張手がかり表現による業績要因文への極性付与†

著者†

酒井浩之(成蹊大学 理工学部)，坂地泰紀(成蹊大学 理工学部)，山内浩嗣(三菱UFJトラスト投資工学研究所)，町田亮介(三菱UFJトラスト投資工学研究所)，阿部一也(三菱UFJトラスト投資工学研究所)

概要†

本研究では，決算短信から抽出された業績要因文（例えば「半導体製造装置の受注が好調でした。」）に対して極性（ポジティブ，ネガティブ）を自動的に付与する手法を提案する．上記の業績要因文では「ポジティブ」の極性が付与される．具体的には，業績要因文を抽出するための手がかりとなる表現にいくつかの文節を追加することで，“拡張手がかり表現”と定義する文節列（例えば「受注が好調でした」）を獲得する．そして，“拡張手がかり表現”を使用することで極性付与のための学習データを自動的に生成し，生成された学習データを使用して深層学習を行い，“拡張手がかり表現”を含まない検証データの業績要因文に極性を付与する．

キーワード†

極性付与，深層学習，業績要因，決算短信

論文†

SIG-FIN-018-05.pdf