[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-11] 大規模言語モデルによる事業概要を考慮した金融テキストの推論ベース極性分析

〇高野 海斗¹、中川 慧¹ (1.野村アセットマネジメント株式会社)

キーワード：大規模言語モデル、金融テキストマイニング、極性分析、プロンプトエンジニアリング、自然言語処理

金融テキストマイニングにおいて，極性分析は重要なタスクである．しかしながら従来の金融極性分析は，業績などへの影響が直接記載されたテキストを対象にしたものが大半である．実務上の投資判断を鑑みると，直接的に極性が記載されていないテキスト情報に対して，バックグラウンドを踏まえつつ極性を推論することが求められる．特に，ニュースがほとんど存在しない中小企業に対してはこのような極性の推論が必要不可欠である．
そこで本研究では，大規模言語モデル(LLM)の推論能力を活用し，推論ベースの極性分析タスクに取り組む．具体的には，背景として企業の事業概要を入力し，ある特定の重大イベントが当該企業に与える影響を推論させた上で極性を付与する．そして，その出力が実務的にどの程度有用であるか検証する．