【書籍メモ】『Pythonによる金融テキストマイニング』（朝倉書店） - u++の備忘録
『Pythonによる金融テキストマイニング』（朝倉書店）を読みました。180 ページ弱で金融関連文書を題材にした話題がまとまっていて、この領域に飛び込む初学者向けに紹介しやすい書籍だと感じました。 www.asakura.co.jp 章立てを以下に示します。第 1 章で全体像を示した後、第 2 、 3 章で開発環境構築と MeCab などのツール・ライブラリを紹介します。第 4 章から第 7 章は、応用事例です。最後に第 8 章で、書籍内で扱えなかった話題や将来展望を解説しています。 金融テイストマイニングの概要 金融データ解析・機械学習の環境構築 テキストマイニングツールの使い方 多変量解析を用いた日銀レポート解析と債券市場予測 深層学習を用いた価格予想 ブートストラップ法を用いた業績要因抽出法 決算短信テキストからの因果関係の抽出 金融テキストマイニング応用の課題を将来 まず、第 4
「事業等のリスク」文章分析 - Qiita
1.まとめ 有価証券報告書の中の「事業等のリスク」部分の文章を対象に企業がリスクとみている部分を可視化できないか試した。 2.流れ 前に作ったスクリプトなど利用して、有価証券報告書（だいたい2021年度）の「事業等のリスク」部分の文章を抽出（下記のような感じ） データ揃ってるなあと思ったら、この項目がちゃんと書かないとダメというのは始めて知りました 2 【事業等のリスク】有価証券報告書に記載した当社グループの事業の状況及び経理の状況等に関する事項のうち、経営者が連結会社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、以下のとおりであります。なお、当社グループでは、事業等のリスクを、将来の経営成績に与えうる影響の程度は発生の蓋然性等に鑑みて、「特に重要なリスク」「重要なリスク」に分類しております。当社グループは、これらの重要なリス
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