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J-GLOBAL ID：201902223466403978   整理番号：19A0526544

感情分類のためのツイートのテキストマイニングと株価との関連【JST・京大機械翻訳】

Text Mining of Tweet for Sentiment Classification and Association with Stock Prices

著者 (1件)： Urolagin Siddhaling (Department of Computer Science, Birla Institute of Technology and Science - Pilani, Dubai, UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 384-388  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,社会メディアとネットワークは,情報と意見を共有するための重要なプラットフォームの1つとして機能する。多くの人々がアイデアを共有し,それらの視点と意見をそれらの興味の様々なトピックについて表現する。ソーシャルメディアテキストには,企業,それらの製品,およびそれらによって提供される様々なサービスに関する豊富な情報がある。本研究では,社会メディアテキストの感情と企業の株価との関連に焦点を当てた。いくつかの会社のツイートを抽出し,Naive Bayes分類器とSVM分類器を用いて感情分類を行った。分類を実行するために,N-gramベースの特徴ベクトルを,ツイートの重要な単語を用いて構築した。さらに,正または負の価格と株価の間の関連パターンを調査した。このような関連により動機付けられ,正,負,中立のツイートの数,およびツイートの総数のようなツイートに関連する特徴を用いて,サポートベクトルマシン分類器を用いて株式市場状態を予測した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  株式市場 ,  単語 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  Nグラム ,  SVM分類 ,  Naive Bayes ,  *テキスト ,  ソーシャルメディア ,  *株価 ,  *テキストマイニング ,  *感情分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分類 ,  テキストマイニング ,  株価