企業・業界動向抽出のための 経済情報ラベルの定義とタグ付きコーパスの構築 増田太郎*1, 櫻井亮佑*1, 桐井智弘*1, 渡邊英介*2, 石原祥太郎*1 *1: 日経新聞, *2: 東京大学 研究の背景 ● 記事データなどの自然言語文書中から企業動向 や業界動向など重要な記述を効率的に抽出する 手法が重要 ● 自動抽出のために教師あり学習に向けた訓練 データ構築が必要になるが，経済情報の記述は ミクロ・マクロ両視点の表現が混在しており， 画一的なラベル定義が困難 今後の展望 ● 本定義が幅広く経済情報抽出に活用可能とす るための社内外への継続的ヒアリング ● 公開可能なタグ付きコーパス構築の検討 種 別 ラベル名 定義・含む例 ミ ク ロ 事業概要 - 継続的に取り組んでいる事業 - シェア1位，などの事実 - A社・B社〜が出資する事業会社，という説 明 - 具体的な会社の設立目的 提携 - 資本関係が発生しない協力関係 - 共同研究・開発 出資・投資 - 資本関係が生じる協力関係の発生/解消 - 工場・発電所の設備投資 - 新会社・JVの設立 - 資金調達 (する側/される側両方) 事業現況 - 突発的に取り組んだ事業 - 新商品・サービス - 参入，販売増，活用の拡大など 買収 - 合併，事業譲渡，第三者株式取得 背景・狙い - 特定の会社が直面している（主観的に見 た）特定の市場環境，自社のポジショニング - 特定の会社から見た市場の動向・予測 - 特定の企業の将来像を語っているところ， 展望，狙い，目的，ゴールなど サービス 説明 - サービスの名称とサービスの概要を端的に 示したもの マ ク ロ 市況 - 特定の会社に限定しない市場環境全体 - 需給・法整備・政策など - リサーチ会社・記者が語る解説 技術 動向 個別の会社の技術ではなく，普遍的に注目さ れている技術の強み 競合 情報 - 競合などキープレーヤーの情報 - 市場シェア（競争動向）への言及，複数社 の列挙 提案 ● 部分的な階層関係を含む経済情報ラベルの定義 （右表2）とそのラベルを含む タグ付きコーパスを新たに構築 ● ①アノテーション作成→②モデル学習・評価→ ③ラベル統廃合というHuman-in-the-Loopを 3度回した結果，右表2の定義に落ち着いた ①新規ラベル定義で学習データ用の アノテーション追加 ● 3名のアノテーター間で担当範囲を等分し， 認識を合わせながら進行 ● 少しでも判断に迷ったものは定例会議や コメント機能で議論 ● ピアレビューによる等質性の確保 ②モデル学習・評価 ● センテンス単位でラベル付けを行い ，ku-nlp/deberta-v2-large-japaneseを用いた マルチラベル分類問題としてFine-tuning ● ラベル定義確定前のアノテーションで学習させ た場合よりも，確定後のアノテーションの方が 性能が向上した 独自のテキストデータに対して体系立てた ラベル定義でのアノテーションおよび 教師ありモデルを構築 ②モデル学習・評価 図1 ラベリングとモデル学習を反復更新する Human-in-the-Loop ③ラベル統廃合の検討 新商品 開発 事業 現況 ①新規ラベル定義で 学習データ用のアノテーション作成 学習データ 評価データ Precision Recall macro-F1 ラベル定義 確定前 ラベル定義 確定前 0.612 0.583 0.594 ラベル定義 確定前 ラベル定義 確定後 0.612 0.556 0.571 ラベル定義 確定後 ラベル定義 確定後 0.636 0.585 0.598 表2 部分的な階層関係を含む経済情報ラベルの定義 ③ラベル統廃合の検討 例1）「新商品」ラベルと「開発」ラベルを 　　統合して「事業現況」ラベルとした 　　理由：両者の区別が困難なケースも多く， 　　　　　ユースケース上同一視して問題ない 例2）「競合情報」「技術動向」といった 　　情報の重要さに途中で気づいたため， 　　新規ラベルを作成 表1 ラベル定義確定前後のアノテーションの差異が性能に与える影響