025-07

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[[第25回研究会>025]]

* タグに基づくデータ拡張と因果文抽出を用いた市況コメント生成の試み [#qb1a45bc]

** 著者 [#a2670fed]
坂地泰紀(東京大学), 近藤洋平(大和アセットマネジメント), 和泉潔(東京大学), 長尾慎太郎(大和アセットマネジメント), 加藤惇雄(大和総研)

**概要 [#f1d901b9]
資産運用会社や証券会社などの多くの金融機関では,定期的な(月次,週次等)市況コメントを作成し,顧客に提供している.この市況コメントを作成する際には,ニュース記事や公的機関発表の統計など,様々な情報源にあたり事実関係を確認しながら,実務者の知識や経験に照らして原稿を作成することになる.一方で,こうした市況コメントの調査・執筆の作業は時間とコストが伴うものである.もし,主要な情報源から,自然言語処理をはじめとした機械的なプロセスによって,信頼できる市況コメントを作成することができれば,それは金融機関における当該業務のコストの削減,あるいは処理の迅速化やカバレッジ拡大による顧客サービス向上に資することになる.そこで,本研究では,まずニュース記事に含まれる原因・結果を含む因果文を抽出することで,市況コメントを自動的に生成することを試みた.


**キーワード [#aeee2e8b]
テキストマイニング, 市況コメント, 因果関係


**論文 [#g3177283]

(10月7日以降に公表いたします)
//&ref(07_SIG-FIN-25.pdf);
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