株価変動要因情報を手がかりとする株価変動記事生成へのLLMの適用

株価変動に関する記事は，変動の要因を分析する点で有用であるが，人手で作成するには手間と時間がかかるため，十分な量が存在していない.本研究では，大規模言語モデル(LLM)を用いて記事を自動生成する手法を提案する．日々の株価変動率ランキングに基づく日本語データセット“JFinSR”を構築し，記事と株価変動要因に関する情報を収集した．このデータセットを用いたfew-shot学習により，株価変動要因から高品質な記事を生成する手法を実現し，zero-shotより優れた性能を達成した。