ニューラルネットワークの新聞株価データ読み取りへの応用 : 単純類似度法とニューラルネットワークの比較
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概要
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我々は,新聞株価自動読み取りシステムを開発することを目的とした.このシステムは,イメージスキャナから読み取った新聞紙面の画像データを読み込み,株価を認識し,最終的に得られた数値データを株価ファイルに追加するシステムである.認識は大別して次の2部分からなる.一方は銘柄名の識別,他方は株価の読み取りである.前者は,あらかじめ登録されている銘柄の画像データと入力画像データを単純類似度法で照合することにより銘柄の出現順序を確認することである.この時,不整合な入力画像データは,新規銘柄名もしくは倒産銘柄名とみなす.後者は,ニューラルネットワークを利用する.まず,銘柄名に続く画像データを単一の数字を表す小さな四角形に分割する.新聞紙の粗雑さが原因となるノイズを除去するために前処理を行い,その後に大きさと位置の正規化を行う.一方,ニューラルネットワークはあらかじめ0~9,ハイフン(-),ピリオド(.)を表す29個のパターンをバックプロパゲーション法を用いて学習しておく.このネットワークは数字部分の認識を行うが,その際,認識の補助処理として,数字に穴が存在するか否かという判定に対してはランレングス法,類似数字の識別に対しては定点サンプリング法,そして例えば1000以上の株価データの下1ケタは必ず0というような株価データとしての意味処理を採用し認識の強化を図った.実際に東証第1部上場銘柄約1000社に対して認識させたところ98%の認識率であった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-11-09
著者
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