論文 - 五島 圭一
件数 11 件-
Otologic disease trends in Japan post-COVID-19 outbreak: A retrospective time-series analysis
Kondo, K; Honda, K; Goshima, K; Inoue, N; Shinjo, D; Tsutsumi, T; Fushimi, K
AURIS NASUS LARYNX 51 ( 3 ) 525 - 530 2024年6月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 共著
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Goshima, K; Ishijima, H; Shintani, M
APPLIED ECONOMICS LETTERS 31 ( 6 ) 568 - 573 2024年3月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 共著
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国際株式市場間の連動性の長期変遷に関する実証分析
五島 圭一
ファイナンシャル・プランニング研究 22 39 - 45 2023年 [査読有り]
記述言語:その他外国語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 単著
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五島 圭一, 八木 厚樹
証券アナリストジャーナル = Securities analysts journal 60 ( 8 ) 67 - 80 2022年8月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:東京 : 日本証券アナリスト協会 共著
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五島 圭一, 新谷 元嗣, 高村 大也
自然言語処理 29 ( 4 ) 1233 - 1253 2022年
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:一般社団法人 言語処理学会 共著
<p>本稿では,マクロ経済分野に特化した景気単語極性辞書の構築とその応用例を示す.日本経済新聞の新聞記事コーパスから景気関連の単語の選定し,複数人のエコノミストによるクラスラベルの付与を行った.さらに教師あり学習で収録単語を補完した.また,構築した極性辞書の応用例として,景気動向を迅速に捕捉することが可能な経済ニュース指数を作成した.</p>
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国際株式市場間の連動性の長期変遷に関する実証分析 : 学会賞
五島 圭一
ファイナンシャル・プランニング研究 / 日本FP学会「ファイナンシャル・プランニング研究」編集委員会 編 22 39 - 45 2022年
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:東京 : 日本FP学会 単著
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Forecasting Japanese inflation with a news-based leading indicator of economic activities
Goshima, K; Ishijima, H; Shintani, M; Yamamoto, H
STUDIES IN NONLINEAR DYNAMICS AND ECONOMETRICS 25 ( 4 ) 111 - 133 2021年9月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 共著
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有価証券報告書のテキスト分析 : 経営者による将来見通しの開示と将来業績
加藤 大輔, 五島 圭一
金融研究 40 ( 3 ) 45 - 75 2021年7月 [査読有り]
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:東京 : 日本銀行金融研究所 共著
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Controlling contents in data-to-document generation with human-designed topic labels
Aoki, K; Miyazawa, A; Ishigaki, T; Aoki, T; Noji, H; Goshima, K; Takamura, H; Miyao, Y; Kobayashi, I
COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE 66 2021年3月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 共著
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ニュースで読み解くマクロ経済 : テキストデータを用いた分析方法
新谷 元嗣, 五島 圭一
経済セミナー = The keizai seminar ( 719 ) 34 - 39 2021年
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:東京 : 日本評論社 共著
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村上 聡一朗, 渡邉 亮彦, 宮澤 彬, 五島 圭一, 柳瀬 利彦, 高村 大也, 宮尾 祐介
自然言語処理 27 ( 2 ) 299 - 328 2020年6月
記述言語:日本語 掲載種別:研究論文(学術雑誌) 出版者・発行元:一般社団法人 言語処理学会 共著
<p>本稿では,日経平均株価の市況コメントを生成するタスクを例として,時系列数値データの多様な特徴を抽出してテキスト化する手法を提案する.日経平均株価の市況コメントでは価格の変動の特徴だけが表出されるわけではなく,価格の履歴を参照する表現,時系列データの変化を示す表現,テキストが書かれる時間帯に依存する表現が見られる.また,数値に言及する場合は,価格が直接言及されることもあれば,前日からの増減幅や それらを切り上げ・切り捨てした値などが用いられることもある.本研究では,エンコーダ・デコーダモデルをベースラインとし,上記のような多様な特徴を自動抽出してテキスト化するためのエンコード/デコード手法を探求する.まず,株価の短期的・長期的な変化を捉えるために,エンコーダへの入力として短期的および長期的な時系列株価データを与える.デコード時には,テキストが書かれる時間帯に依存する表現を生成するために,時間帯情報を導入する.また,デコーダが数値に言及する際,数値の演算操作を推定して計算することで株価の数値表現を生成する.実験では,自動評価および情報性・流暢性に関する人手評価を行い, 提案手法によって上記の特徴を捉えた質の高い株価の市況コメントの生成が可能になることを示した.</p>