深層学習ベースの中国語テキスト感情マイニングと株式市場相関研究【JST・京大機械翻訳】

Zhang Chenrui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220130215585 整理番号：22P0346888

深層学習ベースの中国語テキスト感情マイニングと株式市場相関研究【JST・京大機械翻訳】

Deep learning based Chinese text sentiment mining and stock market correlation research

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2022年05月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,ストックバーのような財政的フォーラムデータをどのように引き出すかを調査して,感情解析のための深い学習モデルとそれらを結合する。本論文では,金融コーパスに対して訓練するためにBERTモデルを使用し,SZSE成分指数を予測し,最大情報係数比較研究を通して,金融コーパスにBERTモデルを適用することを見出した。得られた感情特徴は,株式市場における変動を反映することができ,予測精度を効果的に改善する。一方,本論文は,金融テキストと深い学習を結合して,深い学習方式を通して株式市場に関する投資家感情の機構をさらに探究して,それは,株式市場の安定性を維持するためのより妥当な政策ガイドラインを開発するのに,国家規制者と政策部門にとって有益であるであろう。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , , ,

前のページに戻る