金融テキストを対象とした強弱を捉えることができるセンチメントモデル開発のためのデータセット構築方法の検討および分析

抄録

センチメント分析における機械学習モデルの多くは，ポジティブまたはネガティブのカテゴリに分類するタスクとして設計されている．しかし，これらのモデルが出力する値は分類に対する自信を示すものであり，センチメントの強弱を直接反映するものではない．センチメントは本来連続的な値で表されるべきであるが，その主観性から一貫したラベリングが困難であるため，多くの研究では順序関係を持つ離散的なラベルを用いた分類タスクとして処理されている．本研究では，金融テキストにおけるセンチメント分析のため，連続値を出力可能なモデルを開発，評価するために使用可能なデータの生成方法を検討する．具体的には，景気ウォッチャーのコメントを使用してデータを作成し，その傾向の分析を行う．