大規模言語モデルを活用した金融センチメント分析における企業固有バイアスの評価

中川慧, 平野正徳, 藤本悠吾

第21回テキストアナリティクス・シンポジウム, vol.124, no.173, NLC2024-15, pp. 81-86, Sep. 3, 2024

Conference

第21回テキストアナリティクス・シンポジウム

Abstract

本研究では、大規模言語モデル (LLM) を用いて金融テキストのセンチメント評価を行い、LLM がセンチメント評価において企業固有のバイアスを持つかどうかを実証することを目的とする。特に、LLM が企業に関する一般的な知識がテキストのセンチメント測定に与える影響について検討する。まず、LLM に対して企業名を明示的にプロンプトに含む場合と含めない場合の業績に関するテキストのセンチメントスコアを比較することにより、企業固有のバイアスの存在を確認する。具体的には、これらのスコアの差分を企業固有のバイアスと定義し、その定量化を行う。次に、センチメントバイアスが投資家行動に及ぼす影響を理論的に評価するための経済モデルを構築する。このモデルでは、バイアスを持つ投資家とバイアスを持たない投資家の両方が存在する場合の株価への影響を分析する。最後に、実際の金融テキストデータを用いた実証分析を行い、企業固有のセンチメントバイアスと企業特性の関係および株価パフォーマンスに与える影響の大きさを検証する。

Keywords

大規模言語モデル; センチメント分析; バイアス; 金融テキストマイニング;

Paper

Official page

bibtex

@inproceedings{Nakagawa2024-texta,
  title={{大規模言語モデルを活用した金融センチメント分析における企業固有バイアスの評価}},
  author={中川 慧 and 平野 正徳 and 藤本 悠吾},
  booktitle={第21回テキストアナリティクス・シンポジウム},
  volume={124},
  number={173, NLC2024-15},
  pages={81-86},
  url={https://ken.ieice.org/ken/paper/20240903bc4F/},
  year={2024}
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