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本研究では,金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし,ニュースデータと株 式価格データから極性辞書の作成を行う.株式価格情報から単語のポジティブ/ネ ガティブの情報を獲得するため,ニュース記事が言及している銘柄の株式価格変動 を算出する.株式価格変動をニュース記事の教師情報として,教師あり学習を行っ たのち,学習器から単語の極性情報を抽出することで,単語に対して重み付き極性 値の付与を試みた.そして,作成した極性辞書を用いて,学習に用いたメディアの ニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行うことにより,本研究手法 の有効性を検証した.検証の結果,ニュース記事配信日の株式リターンに関して, 将来のニュース記事を分類できること,また,異なるメディアのニュース記事も分 類できることを示した.一方で,ニュース記事配信日から 2営業日以上離れると, ニュース記事分類が困難であることが示された. キーワード:極性辞書,ニュースアナリティクス,株式市場

Building a Sentiment Dictionary for News Analytics using Stock Prices