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J-GLOBAL ID：201902264272842102   整理番号：19A1959646

ニューステキストからのビジネス感情の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Business Sentiment from News Texts

著者 (2件)： Seki Kazuhiro (Konan University) ,  Ikuta Yusuke (Asia Pacific Institute of Research)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： AIKE  ページ： 55-56  発行年： 2019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： ビジネス感情指標は,政府の政策決定,産業における生産計画,および個人/制度投資決定において重要な役割を果たしている。しかし,そのような指標は,大規模な調査を必要とし,それは費用がかかり,実行することが困難である。代替として,本論文では,豊富で通常の新聞記事に基づくビジネス感情の推定に関する著者らの進行中の研究について報告した。提案したフレームワークは,回帰のためのリカレントニューラルネットワーク,1クラスのサポートベクトルマシンから構成され,局所的に無関係な論文をフィルタ化し,ドメイン適応のための微調整を行う。このフレームワークの有効性を,Nikkei新聞に関する実験によって経験的に実証した。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： 生産計画 ,  フィルタ ,  サポートベクトルマシン ,  *ニュース ,  新聞 ,  有効性 ,  投資
準シソーラス用語： 微調整 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  新聞記事 ,  政策決定 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニュース ,  ビジネス ,  感情 ,  推定