日興アセット、金融分野の日本語テキストマイニングに関する論文が国際的学術誌に掲載

当社社員と東京大学和泉・坂地研究室との共同研究、投資先企業分析などに活用へ

日興アセットマネジメント株式会社（以下、「日興アセット」）のインベストメント・テクノロジー運用部兼株式運用部・鈴木雅弘クオンツアナリストは、国立大学法人東京大学大学院工学系研究科・和泉潔教授、同・坂地泰紀特任講師、ならびに同・和泉研究室の平野正徳氏とともに、文章（テキスト）が表現する内容のセンチメント分析や類似度分析などにおいて高い効果を発揮すると評価される自然言語処理モデル「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」に関し、金融分野の日本語特有の問題についての最先端の研究成果を論文にまとめ、このほど、同論文がコンピュータ・サイエンス分野で権威ある国際的学術誌「Information Processing & Management」（Volume 60, Issue 2）に掲載されましたので、お知らせします。

近年、ディープラーニング（深層学習）を中心とするアルゴリズムの革新や、計算機の処理能力の飛躍的向上を背景として、人工知能（AI）の研究・開発は急速に進展し、様々な実務領域においてその応用が増加しています。

日興アセットではかねて、金融分野の日本語テキストデータや画像データなどを活用した深層学習の研究に注力し、投資先企業や経済・資本市場に関する分析能力等の向上を図り、運用パフォーマンスの更なる向上やリスク管理の一層の精緻化に活かしています。今後、本研究成果を活用することで、より一層の運用ノウハウの高度化を進めていく方針です。

【ご参考】掲載された論文について

1.  論文名
Suzuki, M., Sakaji, H., Hirano, M., & Izumi, K. (2023). Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining. Information Processing & Management, 60(2), 103194.
Constructing and analyzing domain-specific language model for financial text mining - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306457322002953?dgcid=author

2.  主な内容
近年、自然言語処理の分野でBERTを始めとした言語モデルが飛躍的な成果を挙げています。これらのモデルはWikipediaの記事を始めとした大量のテキストデータを用いて学習（事前学習）することで、様々なタスクに容易に応用できるようになりました。金融分野でもこれらのモデルは適用可能なものの、金融分野の文章は専門性の高い用語が多いことから、適用は容易ではありません。今回の研究では、BERTを金融分野に適用する手法の検討を行ないました。単に学習対象のテキストデータを金融分野に変更するだけでなく、一般的なテキストデータの知識も学習するなど、言語モデルが金融分野に更に適合できる複数の手法を比較しました。その結果、一般的なテキストデータのみで学習したモデルで金融分野のテキストを分析した際に起こる、日本語特有の問題を発見しました。今回の研究で構築した金融分野により適合したモデルは、一般的なテキストデータで学習した他のモデルに比べ金融分野の複数のタスクでより高い精度を達成しました。構築したモデルを公開することで、広く皆様に今回の研究成果をご活用頂けるようになっています。

 3.  掲載誌「「Information Processing & Management」公式サイト
Information Processing & Management | Journal | ScienceDirect.com by Elsevier
https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management

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*** 日興アセットマネジメント株式会社、海外子会社および関連会社を含む。

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