Project/Area Number |
23H03459
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Basic Section 60030:Statistical science-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
池田 大輔 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00294992)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大石 桂一 九州大学, 経済学研究院, 教授 (10284605)
姫 艶彦 九州大学, 経済学研究院, 助教 (20962864)
原口 健太郎 西南学院大学, 商学部, 准教授 (40846523)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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Keywords | 極性判定 / トーン判定 / 事前学習モデル / 説明可能性 / 深層学習 |
Outline of Research at the Start |
文の意図を自動的に理解することは重要であり、この簡単な場合として、肯定的か否定的かを表す極性がある。商品レビューの場合、レビューが肯定的か否定的かを判断する。レビューは短文で、極性判断も容易だが、本研究では有価証券報告書の将来に関する見通しを対象に極性判定を行う。対象文書は文、段落、節の構造を持ち、比較的長い文書である。また、業績を良く見せたいなど、隠れた意図も存在することがある。さらに、このような文書は投資に用いられることを考えると説明可能性の向上も重要である。そこで、「このような文書に対する説明可能性の高い極性判定が可能か?」という問いに答えることが本研究の目的である。
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