[4Rin1] インタラクティブセッション２

[4Rin1-27] 日本語BERTモデルを用いた経済テキストデータのセンチメント分析

〇青嶋 智久^1,2、中川 慧³ (1. 筑波大学院、2. 富士通クラウドテクノロジーズ、3. 野村アセットマネジメント)

キーワード：自然言語処理

BERTと呼ばれる新しい自然言語処理のモデルは、英語での11の自然言語処理タスクについて従来のモデルを遥かに上回るスコアを記録した。このモデルは事前学習として用いることで様々なタスクに適用可能であり、我々は日本語版ウィキペディアのデータから日本語版のBERTモデルを構築した。そして、特徴的な表現を多く含む経済テキスト情報への応用可能性を調査するため、景気ウォッチャー調査を用いて景気のセンチメント分析を行う。BERTモデルの日本語版を用いた感情分析の結果が、先行研究で利用されていたモデルよりも優れた結果を記録することを確認した。