株価変動記事では，株価変動を表現する株式用語が用いられることが多い．そのような記事の自動生成を目的として，大規模言語モデルに数日間の株価の推移を与え，株価変動の特徴を適切に表す専門用語を自動で選択させる手法の評価を行った．本手法により，株価変動記事の記者が人手でつけた用語や，それに意味が近い用語を高い精度で選択できることが分かった．また，few-shot学習やﬁne-tuningを行うことで，さらに性能を向上させられることが示された．

株価の変動を報じるニュース記事は，株価がどれだけ上昇または下落したかという情報に加え，新製品の発表や社会的な情勢といった，価格変動の要因を知ることができるという点で有用である．通常，このような記事は人手で作成されているが，より多くの銘柄について取り扱えるようにするために，自動で大量に生成されることが望まれる．株価変動記事では，株式に関する専門的な用語が用いられることが多い[1][2]．特に，株価変動を表現する株式用語（以下，株価変動用語）は頻繁に用いられ，株価変動の大きさや連続性などによって使い分けられている．例えば，株価上昇において，株価が急に大きく上昇したときは「急伸」，株価が連続して上昇したときは「続伸」というように区別される．株価変動記事を自動生成する上で，株価の時系列データを自動で分析して文章にする必要があるが，数値の変動の仕方を微妙なニュアンスによって正しく使い分けることは極めて重要である．この問題に対し本論文では，大規模言語モデルに数日間の株価の推移を与え，株価変動の特徴を適切に表す専門用語を自動で選択させた．大規模言語モデルとしては，自然言語処理の幅広い分野で高い性能を示すChatGPT[3]を用いて評価を行った．その結果，株価変動記事の記者が人手でつけた用語や，それに意味が近い用語を高い精度で選択できることが分かった．また，few-shot学習やﬁne-tuningを行うことで，さらに性能を向上させられることが示された．以下に本論文の貢献を簡潔に述べる．•大規模言語モデルが，株価変動データを対応する株式用語に変換する性能を明らかにした．•株価の変動とその原因に相当するニュース記事の文章から，自動で株価変動記事を生成できる可能性があることを示した．