金融業界でオルタナティブデータの活用が進む中，金融テキストマイニングにおいて，文に対してセンチメント付与を行うタスクは，重要な研究テーマである．金融分野におけるテキストへのセンチメント付与性能の向上のためには，少なくとも，否定表現，経済状況，時間軸の情報を加味できるモデルが必要であると考える．本研究では，上記に挙げた3つの情報を加味する必要のある困難なタスクとして，中央銀行の要人発言に対するタカ・ハト極性付与タスクを提案し，その重要性と必要性について述べる．

近年，機械学習などの手法が注目を集め，様々な分野への応用研究が活発に行われている．金融業界でも人工知能分野の手法や技術を様々な場面に応用することが期待されており，膨大な金融情報を分析し投資判断を支援する金融テキストマイニングに注目が集まっている[1,2,3].金融業界でオルタナティブデータの活用が進む中，金融テキストマイニングにおいて，文に対してセンチメント付与を行うタスクは，重要な研究テーマである．特にテキストを用いて景況感を示す指標はセンチメントスコアと呼ばれ実際に活用されている．例えば野村證券株式会社では，政府や日本銀行のレポートのセンチメントを指数化する野村AI景況感指数を公表し，実際に定量分析などで利用している1）．金融テキストマイニングにおいて，センチメントスコアが注目されているのには，以下に述べる背景が存在する．一般に金融テキストには，結果（事実）と評価が混在している．例えば，「今期のEPS2）1）https://www.nomuraholdings.com/jp/services/zaikai/journal/pdf/p20180402.pdf2）1株当たりの利益は100円であり、経営努力が実った。」と「今期のEPSは100円であり、経営陣の見通しの甘さが露呈した。」というテキストには，「今期のEPSは100円である」という同一の結果を伝えているが，評価は正反対の内容を伝えている．このように，同一の結果に対してどのような評価，すなわち極性を付与するかという点に市場あるいは投資家のセンチメントが含まれる．また結果を表す情報は財務データあるいは経済データが多く，定量的に取得・分析できるのに対して，評価情報はテキストにのみ存在する定性的情報である．そのため，金融テキストの極性付与は投資意思決定において重要なタスクである．本研究では，大量に存在する金融テキストの中で中央銀行の要人3）発言に極性を付与することに焦点を当てる．中央銀行に関しての詳細は，2章で述べることとし，ここでは中央銀行の要人発言に注目する理由を簡潔に述べる．まず，中央銀行の公開情報は注目度が高く，マーケットに与える影響が大きいことが焦点を当てた最大の理由である．日々運用者は，マーケット情報を参考にし，仮説を立て，投資判断を行っているが，その中でもメディアや公式HPから発表される中央銀行の金融政策方針や要人発言などの重要性は非常に高く，実際に市場が予想していなかった発言が出た直後には，株価や金利などが大きく変動することがあるのは周知の事実である[4]．そのため，公開されているテキスト情報の定量的な活用を含めると非常に多くの関連研究が存在する．関連研究の詳細に関しては，3章で取り上げるが，それらの研究のほとんどがトピックの割合や，そのポジティブ単語の割合・ネガティブ単語の割合と，マーケットとの関連を分析したものとなっている．本研究で焦点を当てている要人発言は，伝統的に，金融引締のスタンスを取っているものは「タカ」派の意見，金融緩和のスタンスを取っているものは「ハト」派の意見に大別される．金融政策の決3）金融政策方針を決定するメンバー.定権を持つ要人のタカ派あるいはハト派の発言の多寡が今後の金融政策の方向性に重要な影響を与えることが想定される。そのため市場参加者は要人発言が，タカ・ハトのどちら側のスタンスであるかを日々のニュースや公表物から汲み取り，将来の見通しや投資判断の材料にしている．しかし，このタカとハトという観点から極性を付与してマーケットへの影響を分析するような研究は数が少ない．例えば，Amadeus[5]らは，オリジナルの辞書を用いてタカ・ハトの極性を付与し，分析を行っているが，辞書やデータセットに関する詳細は伏せられており，このような極性が付与されたデータは公開されていない．そこで，本研究では中央銀行の要人発言に対するタカ・ハト極性付与タスクを提案する．そもそも文の極性付与というタスク自体が，文の分類問題の中ではトピックの分類などと比較して難しいタスクではあるが，要人発言の分析を通して，このタカ・ハトの極性付与タスクは従来の極性付与タスクよりも難易度が高いことがわかってきた．本研究では，どのような点においてタカ・ハトの極性付与が他タスクと比較して難しいのかについて取り上げる．また，研究初期の段階であることから定義に関してなど，課題が残っているが，そのような点を解消した暁には，公開データを用いて正解ラベル付きデータの共有を目標としている．このようなデータセットが公開されることで，極性付与モデルのさらなる発展と，これまでテキスト情報であることから定量的に扱うことができなかった多くのテキストが有効活用されることで，より健全な市場の形成に繋がることを期待している．