ファイナンス分野における極性判定モデルの開発とその効果測定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19003

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/03/16

タイトル(英語): Development of sentiment polarity judgment model for finance and evaluation of the effectiveness

著者名: 片山 大輔(野村アセットマネジメント/筑波大学),津田 和彦(筑波大学)

著者名(英語): DAISUKE KATAYAMA(NOMURA ASSET MANAGEMENT Co., Ltd./University Of Tsukuba),KAZUHIKO TSUDA(University Of Tsukuba)

キーワード: 自然言語処理|株価予測|深層学習|NLP|STOCK PREDICTION|DEEP LEARNING

要約(日本語): ニュースを効率的に扱う手法の一つとして極性辞書を用いてセンチメントを評価する方法がある．しかしながら日本語においては一般的な極性辞書を用いることが多く，ファイナンス分野においては専門用語や独特の言い回しを評価できないと考えられる．そこで本研究では金融経済に関するコーパスと深層学習を用いてファイナンス分野に特化した極性判定モデルを構築する．さらにモデルによりニュースセンチメントを評価し，株価予測への適用を試みる．

要約(英語): In this research, sentiment polarity judgment model is developed using financial and economic corpus and deep learning. Then, the model is applied to evaluate news sentiment for predicting stock return.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,936 Kバイト