イベント知識とニューラルネットを用いた多変量予測
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概要
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非線形な入出力関係を学習できるという特性を生かして、ニューラルネット(NN)を用いた予測法の研究が盛んに行われている。また、知識とNNを統合して、より複雑な実問題に適用する研究も盛んに行われている。本稿では、複雑な実問題の例として株価変動予測を取り上げる。株価変動に関する先験知識と新聞ヘッドラインの内容を照合することで「イベント知識」を抽出し、イベント知識と複数の経済指標をNNに入力することで予測能力を向上できることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
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