Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
自然言語処理分野では、単語や文をベクトル表現を行い、工学に資することが一般的である。この技法を敷衍し、本研究では、株銘柄など経済対象のベクトル表現を、数値データと非数値の言語データから機械学習により獲得し、さまざまな経済データの動向の解析や予測に寄与するデータ工学手法を探究する。研究内容には、ベクトル表現に加え、それを入力する価格の系列モデルの二つがある。また、得られたベクトル表現は、ポートフォリオ、リスク評価、経済対象の関係マイニングなど、さまざまに応用が考えられる。本研究では、価格データの中でもコーパスが得やすい株、為替を対象とし、米国に加えて各国の市場のデータを利用して基礎研究を行う。