近年，株価予測の分野では，SNS文書の感情分析を通じて市場の感情を推定し，予測精度を向上させる研究が注目されている．しかし，SNS特有の主観的な感情表現と金融特有の専門用語が混在する金融SNSドメインに適応したアノテーション済みデータの不足が課題となっている．本稿では，汎用，SNS，金融，金融SNSといった4つのドメインにおける感情分析の精度比較とターゲットドメイン特化型学習の評価を行った．また，疑似データ生成を活用し，ポジネガ分析を用いた株価予測実験において，予測精度の向上を実現した．本稿は，金融市場において有効性を示し，他の複雑なドメインにおいても適応可能性を持つものである．

株価予測は，経済活動や市場の動向を予測し，その精度向上に向けた研究が長年にわたり進められてきた．近年，投資家心理が株価の動きに与える影響が認識されており，ニュース記事やSNSデータを感情分析を通じて株価予測の精度を向上させる研究が行われている．感情分析はテキストデータから投資家や市場参加者の感情や意見を抽出する上で重要な役割を担っている．感情分析手法は，大きく辞書型手法と言語モデル手法に分類される．辞書型手法は，あらかじめ定義された辞書に基づき単語の感情的な意味を判断する．この手法はシンプルで解釈が容易である一方，文脈を考慮しないため，Twitterのように文脈依存性が強い顕著な短文データに対しては分析精度が低下する．一方，BERTやGPTのような事前学習言語モデルは，文脈を考慮した単語のベクトル化が可能であり，柔軟かつ高精度な感情分析を実現する．感情分析による日経平均株価騰落予測の精度比較今本竜樹1櫻井義尚21明治大学大学院先端数理科学研究科2明治大学総合数理学部cs2733233@meiji.ac.jpsakuraiy@meiji.ac.jpXのしかしながら，これらの高度なモデルにも課題が存在する．GPTのような大規模言語モデルは高い解析性能を持つが，その推論プロセスにおける計算コストが高く，何十万以上ある膨大なSNSデータを全て処理することは現実的ではない．また，BERTのような比較的軽量なモデルは，特定のドメインに対応するために，対象ドメインのデータを用いたファインチューニングが必要であり，学習データの特性が性能に大きな影響を与えるため，精度の高いモデルの構築には対象ドメインの教師データの整備が不可欠である．SNSを用いた，株価予測に必要な教師データは，金融ドメインとSNSドメインの特性を持つ独自の領域であり，「金融SNSドメイン」と呼ばれる．このドメインでは，金融ドメインに見られる専門的な用語の理解が求められる一方で，SNSドメイン特有の主観的で非構造的な言語的特徴を持つ．こうした複雑なドメインのデータであるにも関わらず，日本語の金融SNSドメインテキストに感情値がアノテーションされた公開言語コーパスは整備されていない．そのため，SNSを用いた株価予測における既存の研究では，金融SNSドメインではなく金融ドメインの言語コーパスを用いて感情分析が行われており，SNSの投稿内容の感情分析精度低下の一因となっている．そこで，本研究では，関連するドメインのコーパスを活用したり，生成した疑似データを活用したりすることにより，金融SNSドメインの感情分析精度の向上を試みる．まず，関連する金融ドメイン，SNSドメインのコーパスが学習データとしてどの程度寄与するのかを検証することで有用なコーパスを明らかにする．次にGPTを用いて金融SNSドメインの疑似データを生成し，これを学習データとした感情分析を用いて株価予測を行う．この予測精度を評価す.ることにより擬似データを用いた感情分析の有効性を明らかにする．