ドメイン特化疑似データを用いた

近年，株価予測の分野では，SNS文書の感情分析を通じて市場の感情を推定し，予測精度を向上させる研究が注目されている．しかし，SNS特有の主観的な感情表現と金融特有の専門用語が混在する金融SNSドメインに適応したアノテーション済みデータの不足が課題となっている．本稿では，汎用，SNS，金融，金融SNSといった4つのドメインにおける感情分析の精度比較とターゲットドメイン特化型学習の評価を行った．また，疑似データ生成を活用し，ポジネガ分析を用いた株価予測実験において，予測精度の向上を実現した．本稿は，金融市場において有効性を示し，他の複雑なドメインにおいても適応可能性を持つものである．