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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-07 16:20 業績文の分析を目的とした文中の区切り位置推定 ○高野海斗・中川 慧（野村アセットマネジメント）・酒井浩之（成蹊大）  NLC2023-13 |
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| 抄録 | （和） | 健全な金融商品市場を形成するため，上場企業は会社情報の開示が義務付けられている． 企業が開示する情報には，売上高や当期純利益などの財務情報だけでなく，業績の要因や事業リスクなどに関するテキスト情報などが存在する． 本研究では，有価証券報告書に記載されている業績要因に関する文のより良い分析のために，業績文を分割する区切り位置推定が，最新の大規模言語モデルでどの程度の精度で実現可能か調査を行った． その結果，100文以上の正解データを準備し，BERTモデルをFine-tuningすることで得られる精度と同程度の精度を，大規模言語モデルをFew-shot learningすることで得られることを示した． |
| （英） | In order to maintain a healthy market for financial instruments, listed companies are required to disclose corporate information. This information includes not only financial information such as sales and net income but also textual information on factors affecting business performance and risks. In this study, we investigated the feasibility of using a state-of-the-art large language model(LLM) to estimate the sentence boundaries in the texts on business performance in order to better analyze the sentences in securities reports. The results show that the LLM with few-shot learning can achieve the same level of accuracy as the fine-tuned BERT model with over 100 correct sentences. |
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| キーワード | （和） | 有価証券報告書 / 業績要因文 / 大規模言語モデル / few-shot learning / BERT / テキストマイニング / / |
| （英） | securities report / causal sentence / large language model / few-shot learning / BERT / text mining / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 176, NLC2023-13, pp. 69-74, 2023年9月. | |
| 資料番号 | NLC2023-13 | |
| 発行日 | 2023-08-30 (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 | NLC2023-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2023-09-06 - 2023-09-07 |
| 開催地（和） | 大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Metropolitan University. Nakamozu Campus. |
| テーマ（和） | 第20回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 20th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2023-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 業績文の分析を目的とした文中の区切り位置推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of sentence boundaries in texts on business performance |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 有価証券報告書 / securities report |
| キーワード(2)（和/英） | 業績要因文 / causal sentence |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模言語モデル / large language model |
| キーワード(4)（和/英） | few-shot learning / few-shot learning |
| キーワード(5)（和/英） | BERT / BERT |
| キーワード(6)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| 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） | 高野 海斗 / Kaito Takano / タカノ カイト |
| 第1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., Ltd. (略称： NAM) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 慧 / Kei Nakagawa / ナカガワ ケイ |
| 第2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., Ltd. (略称： NAM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 浩之 / Hiroyuki Sakai / サカイ ヒロユキ |
| 第3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 | 2023-09-07 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2023-13 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.176 |
| ページ範囲 | pp.69-74 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-08-30 (NLC) |
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