| 研究課題/領域番号 |
21K17816
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
K. Natthawut 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 講師 (40818100)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | Temporal Knowledge Graph / Financial KGs / Knowledge Representation / Relation Extraction / Knowledge Graph / Knowledge Acquisition / 金融 / Knowledge Extraction / Financial Report / Financial Application / Event Extraction |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Knowledge Graph plays a key role in various artificial intelligence applications. Generally, a knowledge graph is built to express static knowledge. Nevertheless, knowledge usually changes over time. A knowledge graph without considering the time does not satisfy the change. Therefore, this project aims to study a temporal knowledge graph and to develop a novel framework for constructing temporal knowledge graphs from text. The outcomes of this research will expand the study on the knowledge graph area and facilitate the time-aware knowledge graph-based applications.
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| 研究成果の概要 |
本研究の成果には、金融分野における時系列知識グラフの開発が含まれる。具体的には、テキストから有用な知識を抽出するために、意味論的および統語論的特徴の両方を利用する知識抽出フレームワークを提案した。また、金融分野の時系列知識グラフであるFinKGとFinKG-JPを構築した。報告書の詳細や株価を含む時系列情報は、金融オンタロジーテンプレートを使用して抽出し、知識グラフのエッジにエンコードされた。FinKGのアプリケーションは、知識検索と株価予測の2つのアプリケーションで研究が行われた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
このプロジェクトでは、金融分野における時系列知識グラフであるFinKGとFinKG-JPの構築および開発方法を提案した。これらの時系列知識グラフは、金融分野における時間認識型AIアプリケーションの開発に貢献することができる。本研究の科学的意義は、時系列知識グラフの構築方法を進展させることであり、これは金融における予測分析や意思決定プロセスの向上に不可欠である。
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