抄録
E-016
クラスタリングと単語分散表現を用いたニュース記事からの株価動向予測
◎易 迪・杉本 徹（芝浦工大）
近年、企業の経営状況や決算発表、事件などの情報がWeb上で容易に入手可能になっており、機械学習を用いて経済ニュースの内容と株価動向の相関性を発見しようとする研究が多く行われている。しかし、ニュース記事に書かれている話題は様々なものがあり、話題によって記事と株価動向の相関性が異なる。本研究では、ニュース記事を話題によりクラスタリングし、各クラスタのニュース記事を単語の分散表現を用いてベクトルに変換することで、株価動向の予測精度向上を試みる。
