著者
小川 知也 渡部 勇
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告情報学基礎(FI) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2001, no.20, pp.137-144, 2001-03-05
被引用文献数
4

本稿では,株価データと新聞記事の関連性に関するマイニング手法について論ずる.本手法では,分類により新聞記事に付与されたテーマ情報を用い,新聞記事の株価変動への影響分析と株価変動の外部要因分析という相補的な視点から,株価データと新聞記事の関連性の概要抽出を行う.新聞記事の株価変動への影響分析では,あるテーマの新聞記事が一般に株価変動に及ぼす影響を分析する.株価変動の外部要因分析では,大きな株価変動の要因を新聞記事のテーマを用いて分析する.実際にいくつかの銘柄に関する株価データと新聞記事を用いた実験を行い,実データにおける本手法の有効性を確認した.In this paper, we propose a mining method for finding a correlation between stock prices and news articles. We use a theme information of news articles which assigned by classification system, and extract a correlation between stock prices and news articles by analysing how news articles influence on stock prices and what kind of news articles causes a stock price changes. Through some experiments on stock prices and news articles, we proved a effectiveness of our method.
著者
小川 知也 斉藤 孝広 松井 くにお
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.52, pp.291-292, 1996-03-06

既存印刷文書を電子ファイリングして活用するために,OCRは有力な手段である.しかし日本語文書を対象とする場合,日本語は文字種が多いことなどから認識誤りを完全に無くすことは困難である.文字認識結果中の候補文字列から最適な単語のパスを探索することによる誤り訂正・指摘方式を開発したので,その概要について述べる.また,文字認識における切り出し誤りへの対応も考慮した拡張形態素解析について論じる.