| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-13 15:30 統合報告書からの企業特有の競争優位性を表した文の抽出 ○菅原佑太・酒井浩之・永並健吾（成蹊大）・高野海斗・中川 慧（野村アセットマネジメント）  NLC2022-7 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では, 企業が発行している統合報告書から，企業特有の競争優位性を表す文を，深層学習を用いて抽出する手法を提案する. 例えば「住友理工グループの自動車用品事業は、世界でもトップシェアを誇る防振ゴムと自動車用ホース、乗り心地や安全に寄与する内装品・制遮音品を扱っています。」のような，企業の強みや特有の経営戦略，事業展開を含む文を抽出する. そのような企業特有の競争優位性を表す文を抽出することで，企業独自の強みや同じ業種間でその企業がどのような点で優れているのかを把握することができる. 本研究では分類器としてBERTをファインチューニングして使用するため, 少量の学習データでもそれなりに高い精度で分類でき，それに加えて分類結果に文間類似度による制限をかけることで，適合率0.713で文を抽出することができた. |
| （英） | In this research, we propose a method for extracting sentences representing company-specific competitive advantages from integrated reports by deep learning. For example, our method extracts sentences that include the company's strengths, specific management strategies, and business development such as “The automotive products business of the Sumitomo Science & Engineering Group handles anti-vibration rubber and automotive hoses, which boast the largest market share in the world, as well as interior and sound insulation products that contribute to ride comfort and safety.”. Form these sentences, it is possible to understand a company's unique strengths and the points in which the company is superior among companies in the same industry. Our method uses BERT as a classifier with fine tuning, so that even a small amount of training data can be classified with a reasonably high accuracy. In addition, our method restricts the classification results by the degree of similarity between sentences, and attained 0.713 precision. | |
| キーワード | （和） | 統合報告書 / 文識別 / 機械学習 / 手がかり表現 / 情報抽出 / / / |
| （英） | integrated reports / sentence identification / machine learning / clue phrases / information extraction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 180, NLC2022-7, pp. 13-18, 2022年9月. | |
| 資料番号 | NLC2022-7 | |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) | |
| ISSN | 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 | NLC2022-7 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2022-09-13 - 2022-09-13 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | Keio Univ. Yagami Campus. |
| テーマ（和） | 第19回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 19th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2022-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 統合報告書からの企業特有の競争優位性を表した文の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of sentences representing company-specific competitive advantages from integrated reports |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統合報告書 / integrated reports |
| キーワード(2)（和/英） | 文識別 / sentence identification |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 手がかり表現 / clue phrases |
| 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） | 菅原 佑太 / Yuta Sugawara / スガワラ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 浩之 / Hiroyuki Sakai / サカイ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永並 健吾 / Kengo Enami / エナミ ケンゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 成蹊大学 (略称： 成蹊大) Seikei University (略称： Seikei) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高野 海斗 / Kaito Takano / タカノ カイト |
| 第4著者 所属（和/英） | 野村アセットマネジメント株式会社 (略称： 野村アセットマネジメント) Nomura Asset Management Co. (略称： Nomura Asset Management) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 慧 / Kei Nakagawa / ナカガワ ケイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 野村アセットマネジメント株式会社 (略称： 野村アセットマネジメント) Nomura Asset Management Co. (略称： Nomura Asset Management) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-13 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2022-7 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.180 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]