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[3A5-GS-6-01] グラフニューラルネットワークを用いた金融因果関係の抽出
キーワード：因果関係、情報抽出
本論文では，多言語テキストデータから金融の因果関係を表す知識を抽出する方法を提案する．金融分野では，ファンドマネージャや金融アナリストなどが，業務上因果的な知識を必要としている．既存の言語処理技術は人間が認識した因果関係を抽出するのに非常に有効であるが，既存の手法には2つの大きな問題点がある．第一に，多言語での因果関係抽出はこれまで確立されていない．第二に，入れ子の因果関係など，複雑な因果構造を抽出する技術が不十分である．そこで，これらの問題を解決するために，手がかり(becauseやdue toなど)とUniversal Dependenciesに基づいて，入れ子型の因果関係を抽出する手法を提案する．提案する金融因果関係抽出手法を金融分野の多言語テキストデータで評価した結果，提案モデルが既存モデルを上回る性能を持つことが実証された．
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