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カンファレンス (国内) テキスト情報から生成された極性辞書を用いた市場動向分析

伊藤 友貴(東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻), 坪内 孝太, 山下 達雄, 和泉 潔(東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻)

2017年度 人工知能学会全国大会(第31回) (JSAI2017)

2017.5.23

本論文では,ヤフーファイナンス掲示板上の投稿データをもとに作成されたポジネガ辞書を用いて市場動向の分析を行うことを試みた.まず,掲示板のテキスト情報,専門家によって与えられた約100単語の極性値,及び構造化されたニューラルネットワークモデルを用いて意味的にクラス分けされた極性辞書を作成した.その後,テキスト情報及び極性辞書をもとに抽出されるクラス毎での感情情報を用いて市場動向の分析を行った.

Paper : テキスト情報から生成された極性辞書を用いた市場動向分析 (外部サイト)