| 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 | 2024-09-02 13:30 企業における意外性のある事業を含む文の抽出 ○小林義正・酒井浩之（成蹊大）・永並健吾（津田塾大）  NLC2024-2 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，企業の事業内容文から一般には知られていない意外性のある事業を深層学習モデル用いて推定し，そのような事業を含む文を抽出する手法を提案する．本手法では，有価証券報告書の事業内容文と企業の主力事業文との類似度に基づき順位付けを行うことで，意外性を推定するための学習データを自動生成した．そして，学習データから主力か意外性のある事業かを推定するT5モデルを構築し，これを用いて意外性のある事業を含む文を抽出した．評価実験では，意外性のある事業内容文をモデルに出力させ，人手で評価を行った．その結果，175文中で129文が適切に意外性のある事業内容文と判定できた． |
| （英） | In this research, we propose a method for estimating surprising businesses that are not generally known from the business description sentences of companies using a deep learning model and extracting sentences containing such businesses description. Our method automatically generates the training data for estimating surprising businesses by ranking the business sentences based on the similarity between the business sentences in the annual securities reports and the main business sentences of the company. Then, we construct a T5 model to estimate whether the business is a mainstay business or a surprising business by using the training data and our method extracts sentences containing surprising businesses by the T5 model. In the evaluation experiment, we manually evaluated sentences containing surprising business extracted by our method. As a result, 129 of 175 sentences were judged to be appropriately as sentences containing surprising business. | |
| キーワード | （和） | 意外性 / 事業内容文 / 有価証券報告書 / T5 / テキストマイニング / / / |
| （英） | surprising / business description sentences / annual securities report / T5 / text mining / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 173, NLC2024-2, pp. 6-11, 2024年9月. | |
| 資料番号 | NLC2024-2 | |
| 発行日 | 2024-08-26 (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 | NLC2024-2 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2024-09-02 - 2024-09-03 |
| 開催地（和） | 北海道大学 クラーク会館 大集会室1 |
| 開催地（英） | Hokkaido University. The Clark Memorial Student Center. |
| テーマ（和） | 第21回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 21st Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2024-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 企業における意外性のある事業を含む文の抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extraction of sentences containing surprising business in companies |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 意外性 / surprising |
| キーワード(2)（和/英） | 事業内容文 / business description sentences |
| キーワード(3)（和/英） | 有価証券報告書 / annual securities report |
| キーワード(4)（和/英） | T5 / T5 |
| キーワード(5)（和/英） | テキストマイニング / text mining |
| 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） | 小林 義正 / Yoshimasa Kobayashi / コバヤシ ヨシマサ |
| 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） | 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 Univ.) |
| 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） | 津田塾大学 (略称： 津田塾大) Tsuda University (略称： Tsuda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-02 13:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2024-2 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.173 |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-26 (NLC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]