글 수 53

소셜 미디어 감성분석을 통한 주가 예측

조회 수 405 추천 수 0 2018.04.28 16:03:25


 

http://blog.naver.com/anthouse28/221082691132

 

 

 

소셜 미디어에 올린 사람들의 글을 분석해서 주가를 예측하는 방법을 설명하였습니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다.

 

1. 주식 사이트에서 각 종목별로 게시판의 글을 크롤링
2. 감성 단어 사전에 따라 긍정/부정 단어의 개수를 검사
3. 감성 단어 개수로 게시판의 글을 긍정/부정으로 분류
4. 긍정의 글이 많으면 주가상승, 부정의 글이 많으면 주가하락

 

 

 

그런데 위와 같이 단어의 개수로만 판단하면 정확한 결과를 얻기가 어렵다는 단점이 있습니다.

 

예를 들어, '멋지게 망했네'와 같은 문장은 멋지게(긍정) / 망했네(부정)의 단어가 섞어있지만 전체적으로는 부정적인 글이라 할 수 있습니다. 단어의 순서에 따라 문맥을 고려하는 방법이 더 효과적일 것 같습니다.






엮인글 :
List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수
엑소브레인의 질의응답 기능 file 깊은바다 2018-08-18 244
엑소브레인 강연 자료 깊은바다 2018-07-19 240
C++로 만든 형태소 분석기 - KIWI 깊은바다 2018-07-02 359
간편한 토픽 모델링 툴 Tomoto Gui 깊은바다 2018-06-14 269
클로바 Interaction Model의 이해 및 설계/제작 노하우 - 자연어처리 방법 깊은바다 2018-06-06 311
SentiWordNet과 감성분석 깊은바다 2018-06-04 461
한국어 오픈소스 자연어처리 라이브러리 - Koshort 깊은바다 2018-05-20 1308
기계번역기의 발전과 역사 깊은바다 2018-05-10 107
소셜 미디어 감성분석을 통한 주가 예측 깊은바다 2018-04-28 405
노가다 없는 텍스트 분석을 위한 한국어 NLP 깊은바다 2018-04-26 1227
한국어 채팅 데이터로 머신러닝 하기 깊은바다 2018-04-25 971
나이브 베이즈로 스팸 분류 깊은바다 2018-04-15 452
음성인식 방법과 카카오i의 음성형엔진 깊은바다 2018-04-09 327
엑소브레인 자연어 질의응답 기술 file 깊은바다 2018-03-25 344
왓슨 컴퓨터의 인공지능 소개 깊은바다 2018-03-25 261