大規模言語モデルを用いた金融テキストに対する推論ベースの極性付与

金融テキストマイニングでは，極性付与は重要なタスクであり，大規模言語モデル(LLM)の進歩により，適用が広がっている．一方，従来の分析対象は決算短信やニュースが中心であり，極性がテキストに直接記載されている，推論が不要なタスクである．しかし，実務上の投資判断を鑑みると，直接的に極性が記載されていないテキスト情報に対して，バックグラウンドを踏まえつつ極性を推論することが求められる．そこで本研究では，LLMの推論能力を活用し，業種に関する情報を入力し，ある特定の重大イベントが当該業種に与える影響を推論させる極性付与タスクに取り組む．そして，その出力が実務的にどの程度有用であるか検証する．