政治家の発言、企業の不祥事…。金融市場に影響を与える事象は多岐にわたるため、市場レポートや経済ニュースなどのテキストデータを分析し、資産運用や市場分析に活かす動きが加速している。自然言語処理や機械学習、多変量解析などを絶妙に組み合わせる金融テキストマイニングについて、実践的にわかりやすく解説。

はじめに 第1章　金融テキストマイニングの概要 　1. 1 金融テキストマイニングの現状と課題 　1. 2 本書のねらいと構成 第2章　金融・経済テキストマイニング手法における前処理 　2. 1 テキストの前処理 　2. 2 テキストの特徴量抽出 第3章　時系列データの前処理 　3. 1 時系列データのデータクレンジング 　3. 2 時系列データの特徴量抽出 第4章　テキストマイニングと金融における評価指標 　4. 1 金融予測の評価指標 　4. 2 金融テキストからの関係抽出・単語抽出 　4. 3 金融テキストマイニングと検索タスク 　4. 4 金融テキストのトピック分析 　4. 5 金融テキストと要約 　4. 6 極性分析の活用 第5章　多変量解析を用いた経済テキスト分析と金融価格推定 　5. 1 テキストデータによる長期市場分析 　5. 2 運用テストによる他手法との比較 　5. 3 市場予測の詳細検証 　5. 4 英文経済レポートのテキストマイニング 第6章　言語処理手法を用いたテキスト分析 　6. 1 金融分野での因果情報の重要性 　6. 2 手がかり表現 　6. 3 因果関係の判定 　6. 4 因果関係の抽出 　6. 5 因果関係抽出結果 　6. 6 意外な因果関係の抽出 第7章　因果チェーンの構築と検索 　7. 1 因果チェーンの構築アルゴリズム 　7. 2 因果チェーン検索システム 　7. 3 因果チェーン検索の応用例 第8章　パタン認識手法を用いたテキスト分析 　8. 1 金融テキストからのトピック抽出 　8. 2 データセット（金融経済月報） 　8. 3 金融経済月報からのトピック抽出 　8. 4 LSTM によるポジネガ分析と指標生成 　8. 5 極性指標生成結果 第9章　金融テキストマイニングの最新動向 　9. 1 解釈可能なニューラルネットワークモデル 　9. 2 第3 次AI ブームと金融テキストマイニング 参考文献 索　引