[2O3-J-13] AI応用: 投資

[2O3-J-13-04] 極性を考慮したリスク発見に向けた因果関係ネットワークの構築

〇五十嵐 光秋¹、坂地 泰紀¹、和泉 潔¹、島田 尚¹、須田 真太郎² (1. 東京大学、2. 株式会社 三菱UFJトラスト投資工学研究所)

キーワード：因果関係、テキストマイニング、文章極性

決算短信の因果関係ネットワークを構築する実験を行った．因果関係を決算短信から抽出し，表現の類似度を算出してネットワークを構築した．類似度の計算には日本語版ウィキペディアのコーパスから作成したword2vecモデルを使用し，単語の重要度を表すidf値の組み合わせることで，単語ベクトルから因果関係表現のベクトルを獲得した．また、極性辞書を用いて因果表現の極性の反転を捉えることで，word2vecモデルにより同一視される対義語と類義語による違いを検出した．実験によってネットワークから，因果関係どうしを結ぶ100個のエッジを無作為に選択し、目視により評価した。 その結果、妥当な接続と考えられる割合は84％であり、さらにその中で極性の反転が正しく捉えられたエッジの割合は86％であった。