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J-GLOBAL ID：201802246592835670   整理番号：18A0328678

金融テキストにおける感情分析【Powered by NICT】

Sentiment analysis in financial texts

著者 (2件)： Chan Samuel W.K. (Department of Decision Sciences, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong) ,  Chong Mickey W.C. (Department of Decision Sciences, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 94  ページ： 53-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータの後流における金融テキストの成長はほとんどの組織に挑戦してきたと解析ツールのための拡大する需要をもたらした。一般に,テキストストリームである数値データストリームに比べて取扱がより挑戦的である。テキストストリームは本質的により構造化されていないが,それらは,財務意思決定における価値があることを集団表現を示した。は困難な,非構造テキストデータの意味を理解することが必要であることができる。本研究では,非構造化データからの洞察を抽出する方法を,そのような洞察は,金融市場の動向に関するヒントを提供するかどうかを決定する方法への関心が爆発的に関連する重要な問題を取り上げて論じた。感情分析エンジン(SAE)文法に基づく言語解析の利点を提案した。本エンジンは単語トークンレベルだけでなく,各文内の句レベルでの感情解析を拡張した。評価発見的方法は,テキストで示された集団表現を抽出するために適用した。,エンジンの性能を評価するために提示した三評価。最初に,いくつかの標準的構文解析評価指標は二ツリーバンクに適用した。第二に,英語映画レビューのデータセットを用いたベンチマーク評価を行った。結果は,筆者らのSAEは,単語アプローチの伝統的バッグをより優れた性能を示した。第三に,株式市場指数と一致する一千二百万単語を用いた金融テキストストリームを検討した。評価結果とその統計的有意性は,エンジンにより生成された気分時系列における長期持続性の強い証拠を提供する。さらに,提案アプローチは,テキストストリームで表される感情は株式市場指数の傾向を分析するために有用であることを信念の基礎を確立したが,このような感情と市場指数は通常完全に無相関であると考えられる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  発見的方法 ,  *金融 ,  構造形成 ,  英語 ,  構文分析 ,  意思決定 ,  ベンチマーク ,  株式市場 ,  文法
準シソーラス用語： 評価指標 ,  言語解析 ,  ビッグデータ ,  *感情分析 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： テキスト解析 ,  金融時系列 ,  意思決定サポートシステム

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (2件)： 金融 ,  感情分析