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感情分析で株価を予測して おこづかい稼ぎ 日経版
- 6. 日本語の感情分析の方法 １．解析器を使う zunda https://code.google.com/archive/p/zunda/ mecab (日本語形態素解析エンジン) ベースの解析器 > 文中のイベントに対して、その真偽判断（イベントが起こったかどうか）、 仮想性（仮定の話かどうか）などを解析します ２．機械学習で分類 ポジティブ、ネガティブの教師データを用意し、分類していく方法 最近出たGoogle Cloud Natural Language APIもセンチメント分析ができるが、 現時点では英語のみ対応
- 17. レポート 前述の１と２を組み合わせた予測データはこんな感じ 項目名 内容 rank おすすめ度 低いほうがオススメ estimate_price 翌日終値予想価格 reliability 信頼性 １に近いほうが信頼性が高い tend 傾向 数値が高いほど翌日の上昇率が高い zunda_pozi ポジティブ度 高いほどポジティブ
Editor's Notes
- #2: 前回はチームビルディングだけど、今回は実生活で役に立つかも！？
- #3: このレポートの里には次のような思惑が、、、
- #5: なんかよさそう
- #6: ツンデレとか难しい
- #7: 迟飞颈迟迟别谤とかだったら２のほうが精度は高そう
- #8: センチメント分析だけじゃないのはあとで绍介
- #9: もちろん過去の株価データも 共起（きょうき）は、ある単語がある文章（または文）中に出たとき、その文章（文）中に別の限られた単語が頻繁に出現すること。 'take'という単語に'part' 'in'と言う単語がともに使われていたり、differentialと言う単語が出現した文章とともにintegralと言う単語が出現することがあげられる。
- #10: 例えばサイバーエージェント 当初は出現頻度の高い単語と企業を結びつけようとしてたが、 あまりに関係ないツイートを引っ張ってきちゃうので企業名で直接ツイッター検索するようにした
- #15: 移动平均线は、一定期间の株価の终値平均値を、毎日（または毎週、毎月）割り出してグラフ化したものです。例えば25日移动平均线の场合、直近の25日间の终値を合计し、25で割ったものが第１日目（直近日）の移动平均値となります。
- #16: ロジスティック回帰の詳しい説明は割愛 値の正規化はしてた
- #18: 尘补谤办冲耻辫冲谤补迟颈辞 マークアップレシオは忘れちゃった