著者

西 良浩 菅 愛子 高橋 大志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.4Rin172, 2020 (Released:2020-06-19)

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金融市場において配信されるニュース記事は資産価格評価に影響を及ぼす重要な情報である.配信されたニュース記事が株価変動に及ぼす影響について分析を行った取り組みは多くあり,ニュース記事のような非構造化データには,財務情報のような構造化データにはないファンダメンタル情報やセンチメント情報が含まれている可能性が報告されている.しかしながら,ニュース記事の数には限りがあり,取得可能なデータ数の制限は深層学習を用いた分析の精度に影響を及ぼす.本研究では,ニュース記事配信前後の株価変動に基づくニュース評価モデルの構築を行い,GPT-2を介したニュース記事の生成を通じ,モデルの精度向上を試みた.分析対象を日本の電機メーカーとし,ニュース配信前後の株価変動に基づきラベル付けを行い,ニュース評価モデルを用いて分析を行った.分析の結果,GPT-2によるニュース記事生成を通じ,ニュース評価モデルの精度を向上できる可能性があることを見出した.

著者

久良木 優太 宮澤 和貴 青木 達哉 堀井 隆斗 長井 隆行

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.1Q3GS1104, 2020 (Released:2020-06-19)

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人間は複数の感覚情報を利用することによって,1つの感覚情報よりも正確で抽象度の高い情報表現を得ることができる.とりわけコミュニケーションにおいてこの情報表現は重要となる.コミュニケーションでは,話し手が自らの感覚器官により観測した情報を言語化して表現する一方で,聞き手は話し手から得た言語情報を自らの感覚器官で得られる情報へと変換することで話し手の言葉を理解する.このように情報は双方向にやり取りされるため,マルチモーダル情報を単方向に予測するだけでは不十分であり,双方向に予測可能でなければならない. 本研究ではBERTを用いて物体画像と言語情報を相互に予測可能なモデルを提案する.提案モデルの有用性を検証するためにクロスモーダル情報予測とマルチモーダル情報の分類タスクを行った.結果として,マルチモーダル情報表現を獲得し,物体画像と言語情報に関するクロスモーダル情報予測が可能なことを示した.また,マルチモーダル情報を利用することで,単モダリティのみを利用した場合よりも分類精度が向上することを示した.

著者

川原 暉弘 石原 太聞 林 夏 迫田 大河 武田 龍祐 姜 有宣 李 容旭 辛 徳 山本 正彦 大海 悠太

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2G4ES403, 2020 (Released:2020-06-19)

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ランニングやウォーキングなどのスポーツの現場での人物動作分析を目指し、人物に自動で追尾して骨格分析を行うドローンシステムの開発を行なった。 ドローンにはJetson NanoマイコンとPixHawkフライトコントローラ、カメラを搭載し、カメラ入力映像をOpenPoseで解析、人物と距離を保ちながら撮影を行なう。