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SAE-FiRE:スパースオートエンコーダによる業績サプライズ予測の強化

(SAE-FiRE: Enhancing Earnings Surprise Predictions Through Sparse Autoencoder Feature Selection)

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田中専務

拓海先生、最近部下から「決算のコール記録をAIで分析すれば業績のサプライズを予測できる」と言われまして、正直何を信じていいのか分かりません。要するに、長い会話記録から会社の未来が分かるという話ですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。確かに、決算説明会の文字起こしは未来のヒントを含む場合があり、正しく処理すれば有益な予測材料にできるんです。

田中専務

でも困るのはテキストが長く、専門用語や繰り返しが多く含まれる点です。うちの現場で使うにはコストに見合うかどうかが判断基準になります。これって現場導入のハードルは高いんじゃないですか?

AIメンター拓海

その懸念は的確です。今回紹介する研究は、長文の冗長性と業界語を整理して、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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