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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김다예 (연세대학교 정보대학원) 이영인 (연세대학교 정보대학원)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제3권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
13 - 20 (8page)

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주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.
#주가예측 #자연어처리 #텍스트마이닝 #뉴스 #감성사전

목차

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김재봉 / 2017 / 주가지수 방향성 예측을 위한 도메인 맞춤형 감성사전 구축방안 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(3):585~592 Crossref 박은정 / 2014 / KoNLPy : 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지 / 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회논문집 google schola 안성원 / 2010 / 뉴스 텍스트 마이닝과 시계열 분석을 이용한 주가예측 / 한국정보과학회 학술발표논문집 37(1C):364~369 dbpia 유은지 / 2013 / 주가지수 방향성 예측을 위한 주제지향 감성사전 구축 방안 / 지능정보연구 19(1):95~110 google schola 한남기 / 2016 / word2vec 학습 자질을 사용한 새로운 한글 개체명 인식 모델 제안 google schola

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