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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。