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J-GLOBAL ID：201302230221433238   整理番号：13A1690599

経済新聞記事より株価変動に影響を与える重要な記事の自動抽出

Extraction of Important Articles that Influence the Stock Price of Companies from Financial Articles

著者 (2件)： 中山大 (成蹊大 理工) ,  酒井浩之 (成蹊大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 113  号： 213(NLC2013 14-32)  ページ： 61-66  発行年： 2013年09月05日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在,個人投資家が増加している。しかし,すべての個人投資家が投資に対して知識や経験を持ち合わせているとは言い難い。そこで,本研究では,日本経済新聞記事より過去にある企業の株価に変動を与える重要な記事を自動で抽出する方法を提案した。具体的には,株価のデータより前日比を計算し,前日比が大きかった日付を取得する。取得した日付をもとに,その周辺の日付でその企業に関連した新聞記事を抽出する。そこから訓練データを作成し,訓練データに含まれる単語を素性とし,SVMにより生成した分類器で記事を分類する。評価実験では,F値が44となった。F値を上げるために,改良手法として,企業WEBページに含まれる単語を素性に加え,さらに,全実行結果より誤りとなった結果をもとに特徴を見つけ除去することも行った。再度評価したところ,F値は57,精度は73%となり,良好な結果が得られた。(著者抄録)

シソーラス用語： *文書 ,  *価格 ,  経済予測 ,  *抽出 ,  スペシャリスト ,  個人 ,  サポートベクトルマシン ,  Webページ ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  判断
準シソーラス用語： SVM ,  テキストマイニング ,  *株価 ,  株価予測 ,  *自動抽出 ,  *新聞記事 ,  投資家

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経済 ,  新聞記事 ,  株価 ,  記事 ,  自動抽出