019-13

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[[第19回研究会>019]]

*決算短信から抽出した業績要因文の事業セグメントに基づく分類と業績文の抽出 [#e264e48f]

**著者 [#l830f895]
村野壮人(成蹊大学), 酒井浩之(成蹊大学), 坂地泰紀(東京大学), 江口潤一(大和証券投資信託委託株式会社)

**概要 [#xa76dc9c]
本研究では、企業の決算短信から抽出した業績要因文を企業ごとに定められている事業セグメントに基づく自動分類をする手法と、決算短信から業績文を抽出する手法を提案する。業績要因文の事業セグメントに基づく分類は、例えば、「自動車」と「航空宇宙」の事業セグメントを持つ株式会社SUBARUの決算短信から抽出された業績要因文「このような全需動向の中、国内の登録車につきましては、全面改良を行った「インプレッサ」の販売が好調に推移したことにより、売上台数は12.6万台と前期に比べ1.5万台(13.3%)の増加となりました。」に「自動車」の事業セグメントに自動的に分類する。また、業績文の抽出は、例えば、「売上高は、自動車売上台数の増加などにより、過去最高となる3兆3,260億円と前期に比べ937億円(2.9%)の増収となりました。」といった業績の述べられている文の抽出を深層学習を用いてを行う。

**キーワード [#b01228f5]
Summaries of financial statements, Sentences including causal information concerning business performance, Segment, Sentences concerning business performance, Text mining, Information extraction

**論文 [#kf5bf09e]

//(10月11日以降に公表いたします)
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