024-14

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[[第24回研究会>024]]

*ニュース記事に基づく景気指標S-APIRの開発 [#t501bb5e]

**著者 [#u0a625b5]
関和広(甲南大学), 生田祐介(大阪産業大学), 松林洋一(神戸大学)

**概要 [#na078e10]
本研究では,ニューラルネットワークを用いてニュース記事から足元の景況感指数を予測する枠組みを提案する.具体的には,景気ウォッチャー調査から初期的な回帰モデルを学習し,これを経済関連文でファインチューニングすることで,よりニュース記事に適切なモデルを獲得する.また,得られたモデルによって,特定の概念(語)が景況感指数にどのように貢献しているか時系列で分析する.

**キーワード [#h8a81e44]
景況感指数, ニューラルネットワーク, 自然言語処理, ナウキャスト

**論文 [#wff96d42]

(3月11日以降に公表いたします)
//&ref(14_SIG-FIN-24.pdf);
//(3月11日以降に公表いたします)
&ref(12_SIG-FIN-24.pdf);
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