SIG-FIN-018-17

第18回研究会

マルチタスク最大マージントピックモデルによる収益予測†

著者†

中川雄太(神戸大学大学院 システム情報学研究科)，上野良輔(神戸大学大学院 システム情報学研究科)，江口浩二(神戸大学大学院 システム情報学研究科)

概要†

金融・経済テキストデータから企業の収益性に関する指標を予測するモデルを実現することを目的とする．この目的のもと，既存手法であるMedLDAを拡張して分類タスクと回帰タスクを同時に解決するマルチタスク最大マージントピックモデル（MultiMedLDA）に一般化する．MultiMedLDAでは複数種類のラベルが付与された文書データを対象としており，複数種類の付加情報を同時に考慮しながら潜在トピックの推定を可能にしている．これにより，予測精度の改善が期待される．本論文では，業種の離散ラベル，営業利益変化率の連続ラベルを伴う企業評価テキストを用いてMultiMedLDAの有効性を評価し，MedLDAの回帰タスクと比較して議論する．

キーワード†

マルチタスク教師付きトピックモデル，金融テキストマイニング，収益予測

論文†

SIG-FIN-018-17.pdf