書誌事項
- タイトル別名
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- A System for Classifying Proposals and Estimating Start Pages Stated in Notice of Annual Meeting of Shareholders
- カブヌシ ショウシュウ ツウチ ニ オケル ギアン タイトル ト ソノ ブンルイ オヨビ カイシ ページ ノ スイテイ システム
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抄録
<p>本論文では,テキストマイニング技術を用いて,株主招集通知の情報をデータベースに格納する業務の効率化を実現するための応用システムの研究について述べる.効率化したい業務とは,株主招集通知に記載されている議案の開始ページを予測し,その開始ページにおける議案の議案タイトルと議案内容を分類する業務である.本研究では,これらの業務を株主招集通知のテキスト情報を用いて自動的に行うシステムを開発し,実際に運用している.本研究によって実装したシステムと従来の人手による作業の比較実験の結果,作業時間は 1/10 程度に短縮された.議案分類の手法としては,学習データから抽出した特徴語の重みを用いた分類,多層ニューラルネットワーク(深層学習)を用いた分類,抽出した議案タイトルを用いた分類の三手法を用いた.さらに,各手法の評価を行い,各手法の議案ごとの有効性を確認した.</p>
収録刊行物
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- 自然言語処理
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自然言語処理 25 (1), 3-31, 2018-02-15
一般社団法人 言語処理学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001204476739200
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- NII論文ID
- 130006734201
- 40021480259
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- NII書誌ID
- AN10472659
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- ISSN
- 21858314
- 13407619
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- NDL書誌ID
- 028852207
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可