| 大会名称 |
|---|
| 2020年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020S |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020/9/1 |
| セッション番号 |
| A-10 |
| セッション名 |
| システム数理と応用 |
| 講演日 |
| 2020/9/16 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 17 |
| 講演番号 |
| A-10-11 |
| タイトル |
| fastTextによる特徴量ベクトルを用いた金融テキストマイニング |
| 著者名 |
| ◎瀬戸 要, 松井藤五郎, |
| キーワード |
| fastText, テキストマイニング |
| 抄録 |
| 本論文はテキストを用いた金融市場の上昇下落の動向予測において、ニューラルネットワークによって単語の分散表現を獲得する機械学習ライブラリであるfastTextを使用して特徴量ベクトルを生成し、価格と合わせて入力として深層学習を行う手法を提案する。従来手法では単語の出現パターンを用いていたが、本手法ではfastTextによって生成された特徴量ベクトルを用いることによって単語の意味を考慮することができる。また、日本経済新聞の記事とTOPIX ETFを対象とした実験を行い、その有効性を示す。 |
| 本文pdf |
|
PDF download
|