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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-09-08 16:45 決算短信からの業績要因文の抽出 ○酒井浩之・松下和暉（成蹊大）  NLC2017-33 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、決算短信から業績要因を含む文（例えば「半導体製造装置の受注が好調でした。」）を抽出する手法を提案する．決算短信からの業績要因文の抽出は既提案手法が存在するが，本研究では既提案手法によって抽出された業績要因文をより精度よく絞り込むことで学習データを自動生成し，その学習データによる深層学習を用いて既提案手法よりも多くの業績要因文を抽出する． |
| （英） | In this research, we propose a method to extract sentences including causal information concerning business performance (e.g. "Orders of semiconductor manufacturing equipments were good") from summary of financial statements. A previous research to extract sentences including causal information concerning business performance from summary of financial statements exists. In contrast, our method automatically generates training data by more accurately narrowing down the sentences extracted by the previous method. Using them, our method extracts more sentences including causal information concerning business performance than the previous method by deep learning. |
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| キーワード | （和） | 業績要因文 / 決算短信 / テキストマイニング / 自然言語処理 / 情報抽出 / / / |
| （英） | Causal information / Summaries of financial statements / Text mining / Natural language processing / Information extraction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 207, NLC2017-33, pp. 87-91, 2017年9月. | |
| 資料番号 | NLC2017-33 | |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2017-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2017-09-07 - 2017-09-08 |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | 第11回 テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Eleventh Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2017-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 決算短信からの業績要因文の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of causal information from summaries of financial statements |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 業績要因文 / Causal information |
| キーワード(2)（和/英） | 決算短信 / Summaries of financial statements |
| キーワード(3)（和/英） | テキストマイニング / Text mining |
| キーワード(4)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(5)（和/英） | 情報抽出 / Information extraction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 浩之 / Hiroyuki Sakai / サカイ ヒロユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) SEIKEI University (略称： SEIKEI Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松下 和暉 / Kazuki Matsushita / マツシタ カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) SEIKEI University (略称： SEIKEI Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-08 16:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2017-33 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.207 |
| ページ範囲 | pp.87-91 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) |
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