[1J3-GS-10e] AI応用：ニュースと学術情報

[1J3-GS-10e-01] グラフニューラルネットワークを用いたイベントニュースの国間の波及予測

〇鈴木 彰人¹、辻 晶弘¹、田代 雄介^1,2、須田 真太郎¹、鈴木 徳馬¹ (1. 三菱UFJトラスト投資工学研究所、2. Japan Digital Design)

キーワード：グラフ、グラフニューラルネットワーク、グラフアテンションネットワーク、アテンション、ニュース

本研究では、あるイベントに対するニュースが各国に波及していくことを想定し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて各国の将来時点におけるイベントニュース件数増減の予測を行う。イベントによって波及するであろう国が異なるため、過去のニュースの情報から構築した、ニュース分散表現をモデルインプットに用いることで、イベント種別毎に異なる波及経路を実現し、より定性感にあったモデルの構築を目指す。グラフアテンションネットワーク（GAT）を用いて、波及したニュースに対する各国のアテンションの大きさを見ることで、予測と同時に他国からの影響（＝波及の大きさ）を解釈したい。分析の結果、GNNを用いて他国の情報を追加することで、自国ニュースのみで件数増減を予測した場合と比較して予測精度が向上することが分かり、本手法の有効性を確認することができた。またGATのアテンション（波及の大きさ）に関しても、特定のイベントに対して定性感と整合した結果が得られた。