DeepPercept公式ブログOFFICIAL BLOG

金融×自然言語処理の領域では、市況や材料に関するニュースから株価の行く末を占うなどの分析が盛んに行われています。有価証券報告書に対して単語極性判定（ポジティブ・ネガティブワードの判定）を行い株価予測するといった分析の事例はいくつか報告されています。ただし、ポジティブワードが多ければ株価も上昇するといった相関があるわけではありません。単に単語の極性を判別するのではなく、株価の上昇・下降に影響を与えたワードや文章を過去のデータから学習する必要があると考えています。弊社では社内PoCの一環で、有価証券報告書と株価を学習データとして用いて、株価に影響をあたえる文章を抽出する取り組みを実施したので共有したいと思います。

こんにちは。開発チームの細川です。近年、AIで出来ることが増え、AIが利用されるシーンはますます広がっています。それに伴い、予測結果の判断根拠の説明が必要になるケースも増えています。例えば、医療診断など予測結果が重大な影響を及ぼす場合や不正取引の金融庁報告など報告内容に判断根拠を記載する場合などです。

Deep Percept開発チームの久保です。この記事では、Kaggleのコンペティション "Abstraction and Reasoning Challenge" に参加した経験を紹介します。最終結果は914チーム中9位で、金メダルを獲得できました。

はじめまして、開発チームの白井です。 Kaggleのエネルギー使用量予測コンペ（ASHRAEコンペ）に参加し、ソロ銀メダル（70位 / 3614チーム）を獲得できました。 今回はASHRAEコンペの概要や解法について紹介したいと思います。