文献

J-GLOBAL ID：202202233245363163   整理番号：22A0733758

ニュースベースのビジネス感情と経済指標としてのその特性【JST・京大機械翻訳】

News-based business sentiment and its properties as an economic index

著者 (4件)： Seki Kazuhiro (Konan University, 8-9-1 Okamoto, Higashinada, Kobe, Hyogo 658-8501, Japan) ,  Ikuta Yusuke (Osaka Sangyo University, 3-1-1 Nakagaito, Daito, Osaka 574-8530, Japan) ,  Matsubayashi Yoichi (Kobe University, 1-1 Rokkodaicho, Nada, Kobe, Hyogo 657-8501, Japan) ,  Matsubayashi Yoichi (Asia Pacific Institute of Research, 3-1 Ofuka, Kita, Osaka 530-0011, Japan)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 59  号： 2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,テキストデータに基づくビジネス感情を測定する手法を提示する。ビジネス感情は,従来の調査によって測定され,それは費用がかかり,時間を要する。問題に取り組むために,著者らは毎日の新聞記事を利用して,S-APIRと呼ぶビジネス感情指数を定義するために自己注意ベースモデルを採用して,そこで異常値検出モデルを調査して,ニュース記事の種々のジャンルを適切に処理する。さらに,どのような与えられた事象が予測ビジネス感情指数に寄与するかを時間的に解析するための簡単なアプローチを提案した。提案アプローチの有効性を実証するために,新聞記事の12年間の価値について広範な解析を行った。分析は,S-APIR指数が確立された調査ベース指数(相関係数r=0.937)と強く,正に相関し,異常値検出が特に一般的新聞のために有効であることを示す。また,S-APIRを様々な経済指標と比較し,S-APIRの特性を明らかにし,経済エージェントの経済展望と感情と同様にマクロ経済の傾向を反映した。さらに,S-APIRが経済学者と政策立案者に利益を与えることができるかを説明するために,いくつかの事象を,時間にわたるビジネス感情への影響に関して分析した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *感情 ,  新聞 ,  データ ,  相関係数 ,  *ニュース ,  有効性 ,  文書 ,  エージェント ,  機械学習
準シソーラス用語： マクロ経済学 ,  新聞記事 ,  *経済指標 ,  ニュース記事 ,  深層学習 ,  異常値検出 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビジネス感情 ,  感情分析 ,  深層学習 ,  テキスト解析

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニュース ,  ビジネス ,  感情 ,  経済 ,  指標