も広く利用されるようになった。これらの手法は大本稿では日々大量に生じる金融ニュースから市場量の文章の中からトピックを効率的に抽出する上の変動に影響を与えたトピックをトピックモデルをで有用な手法ではあるが、文章中に各単語が何回登使用して効率的に抽出する手法を考察した。先行研場したかを数え上げて作成した行列(BagofWords,究と比べてトピックの抽出に文章のコンテキストまBoW)をベースとした手法であるため、単語同士ので用いる点に新規性があり、比較実験でコンテキスつながりが形成する文章のコンテキストを必ずしもトを使用する手法の優位性を示したあと、実際に市活用しきれないことが欠点としてあげられる。場変動に影響を与えたトピックを抽出し人間の目でこれに対して、特にBidirectionalEncoderRepresen-見ても違和感のないことを確かめた。tationfromTransformers(BERT)[3]の登場以来、文章の分散表現を使用してトピックの抽出に文章の

コンテキストまで活用しようとする研究が行わ金融アナリストが市場分析を行う際に、過去にれている。節3.1で解説するBERTopic[3]の他にあった、類似した環境での市場動向について調査しも、Sentence-BERT[4]による分散表現とBoWを同将来を予想する上での参考とすることが多々ある。時に活用し、ValuationalAutoEncoderを用いて潜在しかし、金融市場は様々な要素で変動し、市場の値トピックを抽出するCombinedTopicModel(CTM)[5]動きだけから過去の相場がどのような要素によってや,Doc2Vec[6]によって事前学習された分散表現かドライブされていたのか特定することは難しく、金らクラスターを探知することでトピックを抽出する融アナリストは過去の金融ニュースなど多量の文献Top2Vec[7]などでは、従来手法であるLDAなどと調査に時間をさくケースがままある。そこで本稿で比べてトランスフォーマーベースの手法のパフォーは、市場関連ニュースのヘッドラインを使用してどマンスが優位だったとの報告がなされている。のようなニュースが市場の動向に影響を与えていた2.2トピックモデルを使用したマーケットのか検出する手法について考察した。日々大量に流変動要因の抽出れてくるニュースをトピックモデルによって大別マーケットの変動を説明するトピックを抽出するし、その後シンプルな回帰モデルで市場変動に影響研究としては[8]が挙げられる。[8]では、S&P500を与えていたトピックを効率的に検出する手法を提指数の構成銘柄の価格リターンやボラティリティ案する。時々の市場をドライブしていたトピックをを説明するトピックを抽出する手法が研究された。明らかにすることで、金融アナリストの文献調査の手法としては複数のLDAのアンサンブルによるト補助情報として利用することを考えた。ピック抽出と相対的なトピックウェイトによるターゲット変数の回帰であり、アンサンブルの手法に