近年, 金融予測の分野では様々な研究が行われている. 私たちは数値情報ではなく,ニュース記事を用いる事で, 数値情報では予測が難しい社会全体の様子や雰囲気から金融予測を行えるのではないかと考えた.
前回の研究では, ニュース記事から金融に関連する組み合わせとその極性値を抽出して複合辞書を生成するアルゴリズムを構築したが, 負の極性値を持つ組み合わせの種類数が多いため, 個々の組み合わせ数が少なく，予測に使用できないため，下落の予測が困難であった.
そこで本研究では, 異なる組み合わせとして抽出していた同じ意味の組み合わせを同じ組み合わせとして扱える複合辞書の構築を行い，その有効性を検証した.