株価予測のためのニュースのセンチメント分析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-087

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): A study of sentiment analysis of news for stock price forecasting

著者名: 竹中幹（明治大学）,浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Motoki Takenaka (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 機械学習|自然言語処理|センチメント分析|ニュース分類|BERT|Machine learning|Natural Language Processing|Sentiment analysis|News classification|BERT

要約(日本語): 近年，インターネットの普及により企業に関する膨大な情報が容易に入手できるようになり，投資家は情報の収集よりも情報を分析し株売買の意思決定をすることが必要となってきている。しかし，これらすべての膨大なデータを個人で分析するのは困難である。したがって近年，膨大なデータを自動で分析することのできる機械学習が注目されている。著者らはこれまでに株価の予測精度向上を目的としてニュース情報を活用した株価予測手法を報告してきた。しかし，株価予測のためのニュースの分析にはまだまだ検討の余地がある。そこで本稿では機械学習を用いてニュースのセンチメント分類器を構築し，ニュースのセンチメント分析の高精度化を目指す。

本誌掲載ページ: 148-149 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 363 Kバイト