言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

文間の結束性に基づく決算短信における業績要因文の抽出
中山 祐輝

村上 浩司
津々見 誠
楽天株式会社 楽天技術研究所{yuki.b.nakayama, makoto.tsutsumi, koji.murakami}@rakuten.com
1 はじめに果に結びついたため，業績要因である．よって，例文 (2)は業績要因文である．ここで，業績結果とは定量・定性
ウェブ上には，経済新聞や決算情報などの市場動向にに関わらず，利益情報が記述された部分であり，(d) のついて書かれたテキストが膨大に蓄積されている．それ「増益」や「営業利益は 1 億円」が業績結果である．一らを有効利用するために，金融テキストマイニングの研方，(b) は費用の計上という財政の状態変化に関する記究が盛んである [3]．金融テキストマイニングとは，テキ述なので，業績要因ではない．このような財政上の要因スト集合から投資に有用な知識を抽出する処理の総称でに起因する業績結果の場合，株価への影響は軽微であるあり，基盤技術として「かつおやさばなどの漁獲が好調[4] と判断できるため，本研究では財政上の要因を業績だった。」のような業績につながった要因を抽出し，要要因の対象とはしない．
因の重要度を推定することが重要である．本論文では，業績要因の候補が業績結果とは異なる文に含まれる場
このような要因を含む文を業績要因文と呼ぶ．業績要因
合は，文脈で判断する．例えば，同じ決算短信において文の重要度が推定されると，機関投資家と個人投資家双例文 (2) の前に以下のような文があるとしよう．
方において，業績に対する株価への影響度合いを知る手がかりとなるため，投資判断の支援に役立つ．また，業 (3) なお、缶・小型 PET 容器を中心とした販売目標管理
や SCM コスト削減の取り組みを継続し、収益力の績要因文の抽出結果を要約に応用することで，証券アナ向上を図りました。
リストが行うレポート作成の効率化につながる．
本論文では，テキスト情報の中で決算短信に着目し， 例文 (3) 中の取り組みは，例文 (2) 中の「コスト削減等「増益」とい第一ステップとして決算短信から業績要因文を抽出する による収益性改善の取り組み」につながり，う結果につながったことから，例文(3)は業績要因文と手法を提案する．決算短信は全ての上場企業で一般公開されており，かつ最も早く提供される決算情報であるこ する．
外的な業績要因文とは，為替変動に関する要因を含むとから，可用性と速報性の観点で優れており，市場変動文と定義する．
を知るためにより有益な情報源となる．
本研究は，業績要因文を内的要因と外的要因に大別す (4) プロフェッショナルプリンティング事業の売上収益はる．内的な業績要因文とは，「対象企業全体またはその属為替影響もあり増加となりました。
性」において，財政上ではないかつ業績結果につながっ 円高が進むと輸出関連株が安くなるなど為替変動が株価た「取り組みまたは状態変化」を含む文と定義する．以 に影響するため，業績要因文の対象とする．
下の例文を用いて具体的に説明する．

2 関連研究(1) 世界経済は、海外政治情勢が不安定となり地政学的
Jacobs [2] らは，ニュース記事内の経済イベントと株リスクが増した一方で、国際金融市場は安定を保ち、価変動の関係性を明らかにするために，経済イベントを世界各国の景気は緩やかな回復基調で推移しました。
10 種類のカテゴリに分類する手法を提案した．彼らは，企業によって発行される決算情報の業績結果をイベント(2) これらの結果、(a) 日本綜合飲料事業では、キリンビーのカテゴリとしており，決算情報を用いたという点で本ル (株) におけるビール類の販売数量の減少や、/(b)研究と類似している．しかし，本研究は業績結果に対すキリンビバレッジ（株）で前第１四半期連結会計期る要因の特定が目的である．
間に費用として計上していた一部販売費を売上高かDing [1] らは，ニュース記事内から (行為者，行動，対ら控除した影響で減収となりましたが、/(c) 各事業
象，日時)=(マイクロソフト，買収する，ノキアの携帯会社でコスト削減等による収益性改善の取り組みが事業，2013 年 9 月) のような四つ組でイベントを抽出し，進み、/(d) 増益となりました。
それらを株価予測に応用した．本研究の業績要因もイベ
例文 (1) は，対象企業ではなく世界経済の動向に関する ントとみなせる．しかし，行動だけでなく (a) のような記述であり，業績要因文ではない．例文 (2) の (a) と (c) 企業の状態変化も対象とする点で彼らとは異なる．
決算短信から業績要因文を抽出する研究に酒井ら [4]は，「ビール類の販売数量の減少」と「収益性改善の取り組みが進み、」という商品の属性に関する状態変化と取 の先行研究がある．彼らは， 業績要因文の明確な定義り組みがそれぞれ記述されており，かつこれらは業績結 がされていないことから、本論文ではまずその定義を試― 1351 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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みる．また，彼らの手法は，決算短信を文の集合ととらえ，文間のつながりを考慮しない．我々の提案手法は談話構造を意識した手法であり，結束性を用いて更なる改善を図る．

3 既存手法図 1: 先行研究における業績要因文の抽出手法
酒井らの手法は，図 1 のように企業キーワードを含む文節が，係り受けをたどって手掛り表現に到達する文を 信頼性が最大と最低の業績要因文を選択 3 節で述べた先業績要因文として抽出する．企業キーワードとは，商品 行研究の手法を適用し，抽出された業績要因文それぞれ名や部門名等，その企業にとって重要なキー ワードで に対して，信頼度を計算する．企業 t の決算短信 f ∈ F (t)ある．例えば，図 1 中の「かつお」「さば」「漁獲」とい における i 行目の業績要因文 si の信頼度 conf (t, f, i) にう語が「日本水産」の企業キーワードにふさわしい．手 基づいて，信頼度が最大の行番号 M (t, f ) と最低の行番掛り表現とは，「好調だった。」のような業績要因となる 号 L(t, f ) を取得する．
状況や変化を表す用言的な表現である．手掛り表現は，業績発表記事からまず収集され，その後業績要因文の抽M (t, f ) = arg max conf (t, f, i)(2)
出結果を用いて，決算短信から追加で収集される．企業i
キーワードの収集は，まず企業 t の決算短信に出現するL(t, f ) = arg min conf (t, f, i)(3)i
名詞 n に対して，W (n, F (t)) を計算する．
∑1
W (n, F (t)) (4)conf (t, f, i) =N|K(t, f, i)|(1)
W (n, F (t)) = H(n, F (t))T F (n, F (t)) log2n∈K(t,f,i)df (n)

F (t) は企業 t の決算短信集合である．そして，W (n, F (t))
が企業 t における W (n, F (t)) の平均より大きく，かつlog2 (N/df (n)) が 1 より大きい名詞を企業キーワードとして抽出する．式 (1) は，f ∈ F (t) 中で名詞 n が決算短信 f で出現する確率のエントロピーと，F (t) 中の文書全てを結合して一つの文書とみなした TF-IDF からなる．つまり，F (t) 中の決算短信に多くかつ，まんべんなく出現し，他の企業の決算短信には出現しない名詞に対して高い値をとる．

4 提案手法

ここで，K(t, f, i) は i 行目の業績要因文中で，係り受けをたどって手掛り表現に到達する企業キーワードの集合である．先行研究では，そのような企業キーワードの有無によって業績要因文かどうかを判定しているため，信頼性を推定する上で重要な企業キーワードである．
conf (t, f, i) は，n ∈ K を満たす全ての n で W(n,F(t))
が高いほど，高い値をとる．以降，説明の都合上 M とL の引数は省略する．
信頼度が最低の文における結果を反転 業績要因文として抽出された中で，信頼度が最小の文は業績要因文の可能性は低いと考え，sL を業績要因文でないとする．

提案手法は，決算短信が文の集合であるとらえるのでセグメントごとに結束性を特定 本節の冒頭で述べた結はなく，談話構造をなしているとみなし，文間の結束性束性を持つ文同士の依存関係は，同じ話題に対して存在に着目する．結束性はテキストの一貫性を実現するためすると考え，セグメントごとに sL と sM を中心としての道具であり，テキストの表層による文法的なつながり結束性を特定する．セグメントとは，ある見出しについである．提案手法では，結束性を持つ文同士において，て記述された本文の一部分である．セグメントの特定は，一方の抽出結果が片方の結果に依存すると仮定する．例
句点のない行が見出しであるという傾向を用いることでえば，同じ決算短信に以下の文同士が隣接する場合を考行う．提案手法は，文同士が業績要因文の判定においてえる．
依存関係をもつ可能性のある結束性として以下の三つを(5) 米ドルの平均為替レートは 108.15 円と前年同期に比 用いる．
べ、11 ％の円高で推移しました。
• 接続：文頭の接続詞（e.g., また，そして，一方）、文(6) また、新興国通貨の為替レートも円高で推移し、特に頭の副詞（e.g., 特に）中南米国通貨は米ドルやユーロを超える円高で推移• 参照：文頭の代名詞（これ，それ）しました。
• 語彙的結束性
例文 (6) の「また」など，文頭に位置する接続詞は，例
接続と参照については，以下の手順で隣接した文におい文 (5) の話題に対して並列構造，対比，詳細化などを実て結束性の有無を特定する．以下は，sL の例であるが，現するための結束性を担う．このような結束性を持つ場
sM についても同じ処理を行う．
合，片方が業績要因文の可能性が高ければ（低ければ），
1. i = L − 1，j = L + 1
もう一方も業績要因文でありそう（なさそう）である．
(前向きステップ)
図 2 に提案手法の概要を示す．以下で，各ステップを説
2. si が見出しであれば 5．へ明する．

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図 2: 提案手法の概要

3. si の文頭に接続詞もしくは副詞があれば，si と si+1の間に結束性があるとし，なければ 5．へ
4. i を一つ減らし，2．へ(後向きステップ)
5. sj が見出しであれば，処理を終了

表 1: 手掛り表現と企業キーワードの獲得に用いたデータ
先行研究 本研究
記事数71,07064,121
日経経済新聞
文字数/記事 325.2
336.3
企業数
3,821
3,635
決算短信
文書数
106,885
31,251

6. sj の文頭に接続詞もしくは副詞があれば，sj と sj−1の間に結束性があるとし，なければ処理を終了

文書を評価用のデータとした．次に，上記 10 件の決算短信に対して，2 名の判定者が独立に業績要因文を人手7. j を一つ増やし，5 へ語彙的結束性については，文間の語の重複に着目する． で特定した．判定者は第一著者と第二著者であり，前者一般的に文は，主題を示す部分（主題部）とそれ以外の は 6 件，後者は 4 件に対してアノテーションを行なった．
部分（非主題部）に分けられる [5]．本研究では「におい 判定者には予備的な試行を通して判定基準を周知徹底すて, におきまして, は, につきまして, について」のいず るよう努めた．その後，アノテーションの一致率を測定
れかにマッチする文節を主題部，それ以外を非主題部と するために，アノテーション済みの決算短信 1 件を互いする．二文間で主題に語の重複がある場合は，類似した に交換し独立にアノテーションを行い，2 文書における話題の可能性があるため，一方の抽出結果が片方の結果 アノテーションの一致率を測定した．その結果，2 文書に依存すると考えられる．また，二文間で主題部と非主 それぞれの一致率は，κ値で 0.76 と 0.86 であった．
先行研究の手法を再現するための手掛り表現と企業
題部の間に語の重複がある場合も，例文 (7) と例文 (8)キーワードの獲得は，表1 に示すデータを用いた．また，のように，同じ話題に対して詳細化される可能性がある
1
手掛り表現の収集については，公開プログラムを用いため，同じことが言える．以上の考えに基づいて，sM
2と sL それぞれの名詞の形態素集合を用いて次の処理を た．決算短信は，EDINET から収集した．
表 2 に各企業における評価データの基礎情報と実験結行う．同じセグメント内の文について，主題部内の名詞果を示す．各企業で優れた手法のF 値は太字にした．提の形態素集合と上記の集合に一つでも重複する形態素が案手法は，10 企業中 6 企業で先行研究より優れた F 値あれば，両者の間に結束性があると判定する．
(7) 国内卸売事業は、花種子の売上高が減少しましたが、 を達成した．表 3 の (a) は，提案手法により業績要因文として正しく抽出できた例である．(a) では 26 行目の文
野菜種子と資材の売上高が増加しました．
(8) 品目別では、野菜種子は、ブロッコリーが増加とな が信頼性の最も高い業績要因文として抽出され，かつ主題部の間で「飲料」という形態素が重複したという語彙りましたが、ダイコンが減少となりました。
的結束性を用いたことで，33 行目の文を業績要因文とし結束性を用いて結果を伝播 sL と sM から全ての結束関て抽出できた．しかし，(b) の 62 行目の文は「冷蔵庫」係をたどり，結果を伝播させる．図 2 では，まず sM とという語が企業キーワードとして抽出されなかった一方結束性をもつ 4 行目と 7 行目の文が業績要因文であるとで，「コスト」という企業キーワードとしてふさわしくな判定され，さらに 4 行目の文から結束性をたどることでい語が抽出された結果，信頼度が低くなり，信頼性が最5 行目の文も業績要因文として抽出される．一方，sL か低の業績要因文として特定されたことによって，業績要ら結束性をたどることで，10 文目は業績要因文でない因文として抽出されなかった．提案手法は，先行研究にと判定される．
よる企業キーワードの抽出手法に基づいて信頼度を計算するため，その手法を改良することが提案手法の精度向
5 評価実験
提案手法の有効性を検証するために，先行研究を比較 上につながる．
対象として実験を行なった．酒井らが選択した 10 社の企業における決算短信から 1 文書ずつ抜き出し，計 10

1 http://www.ci.seikei.ac.jp/sakai/clupes.html
2 http://disclosure.edinet-fsa.go.jp― 1353 ―Copyright(C) 2019 The Association for Natural Language Processing.
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証券番号

企業名1332
1377
2503
2730
4674
4911
6502
6724
6758
9468

日本水産サカタのタネ
キリン HD
エディオン
クレスコ
資生堂
東芝
セイコーエプソン
ソニー
KADOKAWA平均

表 2: 評価用データの詳細と実験結果
先行研究
決算短信文数 業績要因文数
精度 再現率 F 値
98
14 0.80
0.57
0.67
66
20 0.72
0.90
0.80
74
35 0.85
0.80
0.82
43
6 0.40
0.33
0.36
149
9 0.360.56
0.43
70
19 0.64
0.74
0.68
472
14 0.23
0.86
0.36
98
25 0.50
0.96
0.66
401
69 0.45
0.57
0.50
70
25 0.45
0.43
0.44
154.1
23.6 0.53 0.671 0.57

精度
0.78
0.72
0.88
0.50
0.27
0.67
0.24
0.52
0.45
0.50
0.55

提案手法
再現率 F 値
0.50
0.61
0.900.80
0.830.85
0.50
0.50
0.33
0.30
0.74
0.70
0.86
0.37
0.96
0.68
0.57
0.50
0.48
0.49
0.666 0.58

表 3: 抽出結果の例(a) キリン HD
行番号26(sM )33

業績要因文？
正解 先行研究 提案文

ノンアルコール・ビールテイスト飲料の販売数量は、「キリン零 ICHI（ゼロイチ）」のYes販売数量が引き続き伸長したことにより、前年から約６割増加しました。
健康を基軸にした価値創造に挑戦した健康・スポーツ飲料カテゴリーでは、機能性表示食品
Yes「キリンサプリ」ブランドから新商品を発売し、カテゴリー全体の販売が伸長しました。

Yes

Yes

No

Yes

(b) 日本水産
行数

業績要因文？
正解 先行研究 提案

文＜医薬原料、機能性原料、機能性食品＞
・医薬原料は、後発品使用促進策の影響があり苦戦したが、乳児用粉ミルクに添加する DHA
55 などの機能性原料の販売が国内外とも堅調に推移したことに加え、特定保健用食品
Yes(sM ) 「イマークＳ」など通信販売の広告宣伝費削減もあり増収・増益となった。
56 ＜臨床診断薬、産業検査薬、医薬品＞
62 ・営業再開した冷蔵庫の効果もあり売上は増加したものの、労務費や電力料などのコストがYes(sL ) 増加し、前年同期並みの利益となった。

54

Yes

Yes

YesNo

提案手法は，セグメントが細かい場合に，結果の伝播 参考文献が限定される．表 3(b) では，55 行目の文が最も信頼性 [1] Xiao Ding, Yue Zhang, Ting Liu, and Junwenの高い業績要因文と認定されたものの，粒度の細かい見Duan. Using structured events to predict stock出しが頻発することで，セグメントが小さくなり，他のprice movement: An empirical investigation. In
文に結果を伝播させることができかなった．このようなProceedings of EMNLP, pp. 1415–1425, 2014.
事例に対処するためには，セグメント間の関係を特定す [2] Gilles Jacobs, Els Lefever, and Véronique Hoste.
る必要がある．また，「サカタのタネ」と「ソニー」は，先Economic event detection in company-specific news
行研究と全く同じ結果となり，結果の伝播が行えなかっtext. In Proceedings of the First Workshop on Ecoた．これは，sM と sL の二文のみを結果の伝播に利用しnomics and Natural Language Processing, pp. 1–10,ていることが一因としてあり，どの文を対象としてどの2018.
ように結果を伝播させるかが今後の課題である．
[3] 和泉潔, 松井藤五郎. 金融市場における最新情報技術：8. 金融テキストマイニング研究の紹介. 情報処
6 おわりに理, Vol. 53, No. 9, pp. 932–937, 2012.
[4] 酒井浩之, 西沢裕子, 松並祥吾, 坂地泰紀. 企業の決
本論文では，決算短信から業績要因文を抽出する手法
算短信 pdf からの業績要因の抽出. 人工知能学会論を提案した．本論文の貢献は，業績要因文の定義を行っ
文誌, Vol. 30, No. 1, pp. 172–182, 2015.
たことと，文間の結束性を利用して抽出結果を伝播させ[5] 柴田知秀, 黒橋禎夫. 談話構造解析に基づくスライる手法を考案し，実験を通してその有効性を検証したこ
ドの自動生成. 自然言語処理, Vol. 13, No. 3, pp.とである．結果の伝播方法と企業キーワードの抽出手法
91–111, 2006.
を改良することが今後の課題である．

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