本研究では，債券市場を対象とした金融極性辞書の自動構築手法を提案する．これまでに株式市場に特化した金融極性辞書の研究は行われているが，債券市場には対応できていない．そこで，本研究では債券市場を対象とし，語の前後関係まで拡張した文字列を収録した金融極性辞書の自動構築手法を考案した．さらに，自動構築した金融極性辞書の一部を学習データとし，文中の形態素にタグを付与するモデルを活用することによって，新たな表現の獲得に成功した．本手法を評価した結果，獲得した表現の精度は91.0%，表現に付与した極性の精度は75%であった．また，構築した金融極性辞書を学習データとした場合においても，新たに獲得した表現の精度は80.0%，極性付与の精度は74%であり，精度をそれほど落とすことなく新たな表現の獲得が可能であることを示した．
