WEBニュース中の複数企業に対応した株価予測(統計的言語処理,テキスト・Webマイニング,一般)
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概要
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本研究では,ニュース中に出現する複数企業に対して注目し,株価変動方向と変動率についての予測を行う.株価予測において,主題の企業のみについて株価予測を行ってしまうと,WEBニュース記事内の他企業の影響を受け,正しい株価予測ができない可能性がある.そこで,本研究ではWEBニュース記事内に複数の企業が出現した場合にも,出現企業ひとつひとつを対象とする株価予測を行うことで他企業の影響を排除する.素性には,ニュース内出現企業名に加え,単語の生起や頻度,係り受け情報などを利用し,サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)にて予測を行なった.
- 2011-03-21
著者
-
古宮 嘉那子
東京農工大学
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
小谷 善行
東京農工大
-
小谷 善行
東京農工大学工学研究院先端情報科学部門
-
古宮 嘉那子
東京農工大学工学研究院先端情報科学部門
-
辻 洋平
東京農工大学 工学府 情報工学専攻
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