2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
[1E4-GS-9-03]深層学習を用いた株主招集通知の重要ページ抽出
〇高野 海斗1、酒井 浩之1、中川 慧2(1. 成蹊大学、2. 野村アセットマネジメント株式会社)
キーワード：
株主招集通知、深層学習、テキストマイニング
本研究では，株主招集通知から株価に影響を与える可能性が高いページの抽出を自動で行うことを目的とする．株主招集通知には，企業概要，大株主情報，決議事項である議案など，多くの有益な情報が記載されている．これらの情報が記載されているページを自動で抽出するために，ページ単位でどのような情報が記載されているのかをタグ付けする必要がある．そのために，本研究では深層学習を用いてタグ付けを行うが，ルールベースにより学習データを自動生成することで，多くの学習データの作成を行った．そして，自動生成された学習データを用いてモデルの学習を行い，ページごとにタグ付けをするのに有効なモデルの検討を行った．