本研究では，株主招集通知から株価に影響を与える可能性が高いページの抽出を自動で行うことを目的とする．株主招集通知には，企業概要，大株主情報，決議事項である議案など，多くの有益な情報が記載されている．これらの情報が記載されているページを自動で抽出するために，ページ単位でどのような情報が記載されているのかをタグ付けする必要がある．そのために，本研究では深層学習を用いてタグ付けを行うが，ルールベースにより学習データを自動生成することで，多くの学習データの作成を行った．そして，自動生成された学習データを用いてモデルの学習を行い，ページごとにタグ付けをするのに有効なモデルの検討を行った．
