2022 Fiscal Year Annual Research Report
異質情報ネットワークマイニングによる金融市場における情報アクセスの向上
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20K20130
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60725018)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ネットワーク学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である三年目は二年目に注目した法の構造分析をさらに発展させることにした。本課題名にある金融に直接関係するわけではないが、データの取得がそちらの方が進んだ点と本質的な問題意識は同じであるためそう判断した。具体的には法律であれば法律・判例・事案などが異質情報ネットワーク上のノードにあたりそれらを統合的に分析することが目標となる。対象データを変えたことによって法律やよりまとまった判決文など構造化されたテキストデータからの情報抽出など新たな角度からの研究にも取り組むことができた。これは金融ニューステキストなどにも応用ができるものであり、予期しない形で一歩大きく研究が進んだと言える。成果としては判決文の言語分析と法律・判例を対象にした法の構造分析に関する論文を投稿し国際ジャーナルに掲載された。本論文に関してはオープンアクセスにしてある。
法の構造分析で得た知見と昨年度取り組んだ解釈可能性に焦点を当てた深層学習のモデルと組み合わせることで金融データに関しても入手し新たな角度から分析をすることができた。研究成果については現在執筆中であるが、新たなデータを入手できたので、成果発表に関しては少し先送りにする予定である。
同時に金融に関しては銀行送金データという新たに入手できたデータの分析も行った。これに関しては論文成果を発表済みである。
最終年度もCOVID-19の影響もあり学会活動などにはさほど従事できなかったが、本研究と関連して招待講演は一つ受けた。
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