[1D3-GS-13] AI応用: テキストマイニングと自然言語

[1D3-GS-13-03] 学習データ自動生成による市況分析コメント作成のための要因文と補完情報の抽出

〇酒井 浩之¹、坂地 泰紀²、和泉 潔²、松井 藤五郎³、入江 圭太郎⁴ (1. 成蹊大学、2. 東京大学、3. 中部大学、4. 三菱UFJ国際投信株式会社)

キーワード：市況分析、要因抽出、業務効率化、テキストマイニング

本研究では，業務の効率化の一環として，毎月のファンドの運用報告書に記載される市況分析コメントを生成するために必要な，要因文（日経平均株価が変動した要因について述べている文）を経済新聞記事から抽出する手法を提案する．本手法では，一ヶ月分の経済新聞記事を入力とし，深層学習により，その中から日経平均株価について言及した記事を判別し，さらに，判別された記事から要因文を抽出する．ここで，記事の判別，要因文の抽出を深層学習で行うために必要な学習データを自動生成することにより多くの学習データを作成し，高い精度を達成した．さらに，決算短信テキストより抽出した因果情報を用いることで，要因文に記載されている内容の補完情報の抽出を行っている．