トピックモデルによる市場変動要因の抽出

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