2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

インタラクティブセッション

[4Rin1] インタラクティブ2

2020年6月12日(金) 09:00 〜 10:40 R01会場 (jsai2020online-2-33)

[4Rin1-07] 極性表現を用いた株価変動に関わるニュース記事の抽出

〇田中 一澄1、谷田部 梨恵1、佐々木 稔1、鈴木 智也1,2 (1.茨城大学、2.大和アセットマネジメント株式会社)

キーワード:ニュース記事検索、株価変動、極性表現

日経平均株価などの経済指標を解説する指数リポートなどの解説記事が存在する.指数リポートは証券市場に対する分析を行う専門家が日経平均株価の変動に影響のある出来事を紹介する記事で,投資家が投資判断を行う手がかりのひとつとして有用な情報である.この指数リポートを作成するためには,株価変動に影響の大きい出来事を期間内に公開された大量のニュース記事中から理解する必要がある.そこで本研究では,レポートの作成を補助するために,極性情報を利用して日経平均株価の変動に関わる重要な出来事を含むニュース記事を抽出することを目的とする.評価方法としては,有効な記事が含まれている割合をもとの記事集合と極性表現で抽出した記事集合で比較することで有効性を確認する.実験の結果,有効な記事の割合がもとの集合では0.0548%、極性表現で抽出した集合では0.0641%となり,記事集合は310件から156件に減らすことができた.これにより,株価変動に関わるニュース記事を抽出する際に極性表現が有効であることが確認できた.

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