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%%%% author's definition
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\Volume{30}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2023}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}


\setcounter{page}{839}

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\jsubject{学会記事}
\jtitle{金融・経済ドメインを対象とした言語処理の新展開}
\jauthor{坂地　泰紀\affiref{Author_1}}
\etitle{New Developments in Language Processing for Finance and Economics}
\eauthor{Hiroki Sakaji\affiref{Author_1}} 

\headauthor{坂地}
\headtitle{金融・経済ドメインを対象とした言語処理の新展開}

\affilabel{Author_1}{東京大学大学院工学系研究科}{School of Engineering, The University of Tokyo}



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\begin{document}
\maketitle


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\section{はじめに}

近年，機械学習手法や言語処理技術が高まってきたことを背景に，これらの技術を様々なドメインに適用しようとする流れが加速している．
そのような中，金融・経済ドメインを対象にした研究が数多く発表されるようになり，決算短信，有価証券報告書，株主招集通知，経済新聞記事といった金融・経済ドメインの文書（金融テキスト）を自然言語処理により自動的に分析し，経済分析や投資先の選定に利用しようとするなど，各証券会社や銀行もこれらの技術を取り入れ始めた．
 
金融の業務において，これらの金融テキストの分析は，従来は人手により行われてきた．
しかし，金融テキストの量は膨大であり，それらの分析には多大は労力と専門的な知識を要する．
例えば，決算短信は決算期にもなると 1 日に数百と公開される．
そして，決算内容を分析するためにそれらを素早く読み，把握する必要があるが，それを自然言語処理を用いて支援することができれば，業務の効率化に寄与することができる．
さらに，近年では個人投資家をサポートするような技術や証券，銀行，投資信託運用会社といった金融機関での業務支援だけではなく，オルタナティブデータとしてテキストを利用し，経済指標を作成しようとする流れが強まっている．
しかしながら，まだ解決すべき課題が多く残されていることから，さらなる技術開発が望まれているのが現状である．
これらの背景を鑑みて，我々は，2020年3月に開催された言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020)において，テーマセッションの一つとして「金融・経済ドメインのための言語処理」を提案した．
本セッションでは，想定を超えて14件もの発表があり，金融・経済ドメインを対象にした言語処理技術への注目が加速しているのを確認した．

そして，2023年3月に開催された言語処理学会第29回年次大会 (NLP2023)において，3年ぶりに，テーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」を再び提案した．
前回を超える15件の発表があり，前回に引き続き，金融・経済ドメインを対象にした言語処理が注目されている．
特に今回は，日本取引所グループ (JPX) や日本銀行，さらに経済学者から発表もあり，分野融合が進んでいることが確認できた．
本稿では，最近の動向に加え，テーマセッションで発表された研究をいくつか紹介する．


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\section{2020年以降の国内外の動向}

本節では，近年の金融・経済ドメインを対象とした言語処理の動向を記述する．
金融・経済を対象にした言語処理の国内での研究は，主に人工知能学会において発表されている．
人工知能の分野において，金融・経済に対する言語処理は金融テキストマイニングと呼ばれており，金融分野と情報分野の融合を目指した研究会である金融情報学研究会(SIG-FIN)\footnote{\url{https://sigfin.org/}}での発表が多く，こちらの動向を紹介したい．
こちらは，言語処理学会第26回年次大会時のテーマセッションに関して執筆させて頂いた解説記事\cite{sakaji2020}で報告させて頂いた内容の続報となる．

金融情報学研究会は，人工知能学会第2種研究会「ファイナンスにおける人工知能応用研究会(SIG-FIN)」として，2008年9月に第一回が開催された．
その後，2013年10月に行われた第11回研究会より，金融情報学研究会に名前を変え，今に至っている．
近年，実務者からの発表，もしくは，大学との共同研究の成果を共著者に入る形で発表されることが増えてきたことから，最近の8年間での金融情報学研究会における発表数と，第一著者が企業所属者である発表数，共著者に企業所属者が入っている発表数を推移を図\ref{suii}に示す．

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%%%% fig. 1
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{30-2ia25f1.pdf}
\end{center}
\caption{金融情報学研究会における発表数の推移}
\label{suii}
\end{figure}
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図\ref{suii}において，金融情報学研究会は年2回の研究会を開催していることから，各年において2回ずつカウントしている\footnote{第23回は台風の影響で中止になったため，除外している．}．
前回報告時は第24回までであったかが，以降の3年間で第30回まで開催されたことから，第13回から第30回までの数値を示している．
図\ref{suii}より，増減はあるものの，発表数は増えている傾向にあり，また，企業所属者が共著や筆頭に入っている発表の割合も増加傾向にある．
この図から，金融系企業からの，この分野に対する期待が前回報告時から継続していることを確認できる．
また，金融・経済における言語処理に関する発表数の推移を図\ref{text}に示す．

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%%%% fig. 2
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{30-2ia25f2.pdf}
\end{center}
\caption{金融情報学研究会における言語処理に関する研究の発表数}
\label{text}
\end{figure}
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図\ref{text}より，徐々にであるが，言語処理に関する発表件数も増加傾向であり，近年は安定的な発表件数となっている．
このことより，金融・経済分野における言語処理が根付いてきたことを示唆している．

また，国際的な動向として，前回記事で紹介した国際ワークショップの最新動向を紹介する．
Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)\footnote{\url{https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finnlp-2022/}}が引き続き開催されており，2023年開催のInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)\footnote{\url{https://ijcai-23.org/}}においても他のワークショップと合同ではあるが開催予定となっている．
Economics and Natural Language Processing (ECONLP)\footnote{\url{https://lt3.ugent.be/econlp/}}は，2021年のEmpirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)のワークショップとして開催された．
残念ながら，以降は開催されていない．
Knowledge Discovery from Unstructured Data in Financial Services (KDF)\footnote{\url{https://aaai-kdf.github.io/kdf2022/}}においても，2022年のAAAIのワークショップとして開催され，継続してAAAIのワークショップとして開催されている．
Financial Narrative Processing Workshop (FNP)\footnote{\url{http://wp.lancs.ac.uk/cfie/fnp2022/}}は，2022年のLRECのワークショップとして開催された．
上記のように，多くの国際会議ワークショップが継続して開催され，金融・経済分野における言語処理が国際的にも根付いてきたと考えられる．


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\section{テーマセッションにおける研究動向}

NLP2023のテーマセッション「金融・経済ドメインのための言語処理」において発表された15件の研究の中から，2つの研究を紹介する．
1つ目は，野村アセット株式会社の高野らの発表である「中央銀行の要人発言に対するタカ・ハト極性付与タスクの検討」\cite{takano2023}を紹介する．
本研究は，連邦準備制度（Federal Reserve System，以降 Fed）を対象に，Fed要人の発言がタカ派的発言なのか，ハト派的発言なのかを分類するタスクを解くために，否定表現や発言時の経済状況，さらに時間軸情報を加味しないと，十分な性能が得られないということを提言する内容であった．
ここで，タカ派とは，物価の安定を重視し金融引き締め的な政策を支持する人のことを指し，逆に景気刺激に前向きで金融緩和的な政策を支持する傾向がある人のことをハト派という．
通常の極性分類とは異なり，経済的条件を理解しないといけない金融・経済分野特化の極性分類問題となっており，今後の発展が望まれる研究となっている．
また，質疑応答の中で，本テーマセッションの提案者でもある東京大学大学院経済学研究科の新谷教授から，興味深い研究で経済学的にも価値があり，今後の発展が望まれるとのコメントがあったことから，言語処理分野だけではなく，経済学的な観点からも重要なタスクであることが分かる．

2つ目は，日本銀行の金田らの発表である「BERTと因果抽出を用いた気候変動ナラティブの可視化/指数化」\cite{kaneda2023}を紹介する．
こちらは，気候変動を対象に新聞記事から因果抽出を用いてトピック間つながりの強さ（ナラティブ）を求め，これを指数化・可視化する研究となっている．
近年，気候変動に伴うリスクが向上していることから，日本銀行においても気候変動に伴うリスクを把握しておくことは重要であり，それを言語処理技術を用いて可視化する研究となっている．
本研究は，今まで可視化できていなかった気候変動ナラティブを可視化できるようになったという点が新しく，他の経済事象も本手法を用いて分析可能なことから応用可能性も高く，今後の発展が期待できる．


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\section{まとめ}

本稿では，2020年の解説記事後の金融・経済を対象にした言語処理の動向やテーマセッションで発表された研究を紹介した．
国内では，金融テキストマイニングの研究発表が引き続き盛んに発表されていることを示した．
国際的な動きとしては，金融・経済を対象にした言語処理に関連する国際ワークショップが継続して大きな国際会議で開催されていることを確認した．
テーマセッションで発表された研究では，経済学者や実務家が期待するような分析が進められており，言語処理と経済学の分野融合が進んでいることが示された．
今後は，それぞれの分野の専門家が協力しながら，「金融・経済ドメインを対象とした言語処理」の発展を促していくと期待できる．


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\acknowledgment

本テーマセッションの提案者は次のとおりです（敬称略，所属は大会時）．
坂地 泰紀（東京大学），酒井 浩之（成蹊大学），和泉 潔（東京大学），高村 大也（産業技術総合研究所），新谷 元嗣（東京大学），木村 泰知（小樽商科大学），中川 慧（野村アセットマネジメント），Chung-Chi Chen（産業技術総合研究所）．
本稿で紹介した研究の一部は，JSPS科研費 JP21K12010と，JSTさきがけ JPMJPR2267の助成を受けたものです．


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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{25refs}


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\begin{biography}

\bioauthor{坂地　泰紀}{%
2012年 豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士後期課程電子・情報工学専攻修了．博士（工学）．
2012年 株式会社ドワンゴ入社．
2013年 成蹊大学理工学部情報科学科助教．
2017年 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻助教を経て，
2018年より同特任講師．
}
\end{biography}



\end{document}



