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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제4호
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 195 - 201 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2020.26.4.195
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최근 인공지능 기술의 발전으로 투자 자동화가 이루어지고 있지만, 투자자가 인공지능의 주가예측 결과를 이해하고 판단 내리기는 더욱 어려워졌다. 따라서 투자자가 이해할 수 있도록 주가예측에 대한 원인 설명 제공이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기업이 제공하는 공시보고서에서 주가 상승 및 하락의 이유를 설명하는 문장 데이터를 수집 후 분류한다. 해당 데이터를 다항 분포 나이브 베이즈 분류, 로지스틱 회기, LSTM, 양방향 LSTM, 주의 LSTM 및 주의 양방향 LSTM 모델에 적용한 후 성능을 비교하였다. 또한, 각 학습모델의 의사 결정이 인간의 이유 설명 판단과 유사한지 판단하기 위해 나이브 베이즈 모델과 SHAP을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 주의 양방향 LSTM 모델이 인간의 판단과 가장 유사한 것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 텍스트 데이터 수집
4. 분석 모델
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Shimon Kogan, Dimitry Levin, Bryan R. Routledge, Jacob S. Sagi, and Noah A. Smith, Predicting Risk from Financial Reports with Regression, Proc. of NAACL-HLT 2009, pp. 272-280, 2009.
Pedro Domingos and Michael Pazzani, On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss, Machine Learning, Vol. 29, No. 2-3, pp. 103-130, 1997.
Sepp Hochreiter and Jurgen Schmidhuber, Long short-term memory, Neural computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, 1997.
Alex Graves, Santiago Fernandez, and Jurgen Schmidhuber, Bidirectional lstm networks for improvedphoneme classification and recognition, Proc. of ICANN 2005, pp. 799-804, 2005.
Peng Zhou, Wei Shi, Jun Tian, Zhenyu Qi, Bingchen Li, Hongwei Hao, and Bo Xu, Attention-basedbidirectional long short-term memory networks for relation classification, Proc. of ACL 2016, Vol. 2, pp. 207-212, 2016.
Pedro Domingos and Michael Pazzani, On the Optimality of the Simple Bayesian Classifier under Zero-One Loss, Machine Learning, Vol. 29, No. 2-3, pp. 103-130, 1997.
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