はじめに
こんにちは。論文を読んだ結果の紹介記事です。
今回紹介するのは、「経済情報に関心をもつSNSユーザの投稿内容に基づく株価騰落予測モデルの構築」という論文です。
- タイトル： 【論文読み】経済情報に関心をもつSNSユーザの投稿内容に基づく株価騰落予測モデルの構築
- 出典： 佐藤 大吾, et al.; 人工知能学会 2016
- URL： https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaikbs/108/0/108_01/_article/-char/ja/
概要
オンラインニュース上の経済関連記事から特徴語を抽出し、特定の期間中におけるそれらの特徴語を含むツイートの投稿頻度に基づき、Twitterユーザの経済関連ニュースへの興味度を推定する。興味度が高いと推定されるユーザのツイートに対する感情極性値を利用し、株価騰落予測モデルを構築する。
極性反転表現リストの有用性は確認できなかったものの、経済関連ニュースに一定の興味をもつであろうと推測されるユーザに限定してそのツイートの極性情報を用いることは、株価騰落予測に一定の効果があることが確認できたと言える。
特徴
- 当日のニュース記事の名詞を抽出。1日分の記事集合を1つのドキュメントとして計算したTF-IDF値の上位m件をその日の特徴語とする。
- 極性分析。分析対象ユーザのツイート、およびオンラインニュース記事から算出した感情極性値を株価騰落予測モデル構築時の素性として利用。
- 株価、およびツイートとニュース記事の感情極性値をそのままモデル学習における素性として利用するのではなく、それらのデータ値に対する過去k日間のzスコアを利用。
想定される適用例
- 経済分野に関心のあるSNSユーザの投稿を用いた株価予測全般