Grant-in-Aid for Scientific Research -
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経済分野におけるテキストアナリティクス応用
2022.4 - 2026.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)
関 和広
Authorship：Principal investigator
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包括的な金融・財政政策のリスクマネジメント：金融危機から国際関係・災害リスクまで
2020.8 - 2025.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(S)
上東 貴志
Authorship：Coinvestigator(s)
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金融テキストマイニング－マーケットセンチメント分析と異言語文書間類似度の推定－
2018.4 - 2022.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)
Authorship：Principal investigator
ウェブ上に存在する大量のテキスト情報を有効活用し，金融テキストマイニング研究を推進するため，本調書では，2つのサブテーマについて研究計画を提案する．一つは速報性の高いニュースメディアやソーシャルメディアを基にした経済・金融分野におけるマーケットセンチメント分析であり，もう一つは異言語文書間の類似度推定に関する研究である．前者については，個別企業に関するニュース速報を基にミクロ的なセンチメントを判断し，大量に収集したマイクロブログを基にマクロ的なセンチメントを判断する．後者については，検索やクラスタリングなどのテキスト分析で用いられる基本的な尺度である文書間類似度に焦点をあて，ニューラル言語モデルおよびニューラル機械翻訳モデルを用いて，異なる言語で表現された文書間の類似度を推定する方法について研究を行う．両者を併用することで，言語の違いを越えた金融・経済関連データの分析を可能にする．
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リアルタイム検索を基盤とした時空間テキストマイニング
2013.4 - 2016.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research(C)
Authorship：Principal investigator
マイクロブログTwitterは，世界中の5億人のユーザの声（ツイート）で溢れている．この喧騒の中から，自分の興味に関する声を聞き分けるためには，高精度なマイクロブログ検索技術が必須である．本研究では，ユーザが検索した時点での情報の価値を重視したリアルタイム検索を基盤技術として確立することを第一の目的とし，その後，時空間的なテキストマイニングに取り組む．
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乱択アルゴリズムによる並列分散軌跡パターンマイニング
2013.4 - 2015.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Exploratory Research
Authorship：Coinvestigator(s)
データストリームデータの利用が注目されている．本研究では，このような移動軌跡データに注目し，乱択アルゴリズムと適応的アルゴリズムを用いた効率的な頻出軌跡パターンマイニング手法を開発する．
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言語資源からの知識の抽出・汎化と新仮説生成
2009.4 - 2011.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists(B)
Authorship：Principal investigator
近年のコンピュータ関連技術の進歩により，我々は極めて容易に膨大な量のテキストを入手できるようになった．この研究では，テキストデータを基に従来人手で行ってきた遺伝子機能のアノテーションと仮説生成を計算機で高精度に実現するための研究を行った．前者については，カーネル法と呼ばれるパターン認識の手法を用いて，効率的かつ高精度なアノテーションを実現した．また後者については，イベント類似度という概念を定義することで，より妥当な仮説を発見する枠組を考案・評価した．
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情報学的アプローチによる仮説発見:大規模文献解析に基づく遺伝病原因遺伝子の推定
2007.4 - 2009.3
JSPS Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists(B)
Authorship：Principal investigator
本研究では，疾病と遺伝子の関係を遺伝子機能と表現型を介してモデル化し，文献解析による原因遺伝子の予測を試みた．その結果，従来一般的であった抄録だけを使った場合と比較し，全文データを用いた場合は5%程度の予測性能の向上が見られた．また，オントロジーに記述された概念間の関係を利用して確率パラメタを伝播したとき，システム性能の向上が見られた．代表的な先行研究と比較した場合も，提案手法の予測性能が最大で20%程度高いことが分かった．