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J-GLOBAL ID：202302274355961156   整理番号：23A0949832

トピックモデルによる市場変動要因の抽出

著者 (1件)： 川原一修 (Japan Digital Design)
資料名： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)
巻： 29th  ページ： ROMBUNNO.D9-4 (WEB ONLY)  発行年： 2023年03月 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では日々大量に生じる金融ニュースから市場の変動に影響を与えたトピックをトピックモデルを使用して効率的に抽出する手法を考察した。先行研究と比べてトピックの抽出に文章のコンテキストまで用いる点に新規性があり,比較実験でコンテキストを使用する手法の優位性を示したあと,実際に市場変動に影響を与えたトピックを抽出し人間の目で見ても違和感のないことを確かめた。(著者抄録)

シソーラス用語： *市場 ,  *変動 ,  確率モデル ,  *情報 ,  文書 ,  ニュース ,  *需要変動 ,  数学モデル
準シソーラス用語： BERTopic ,  Sentence-BERT ,  *コンテキスト情報 ,  トピックモデル ,  ニュース記事 ,  ニュース見出し ,  *金融市場

分類 (2件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： トピックモデル ,  市場 ,  変動要因