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について
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