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Assigning Polarity to Causal Information in Financial Articles on Business Performance of Companies Attribuer une polarité aux informations causales dans les articles financiers sur la performance commerciale des entreprises

Hiroyuki SAKAI, Shigeru MASUYAMA

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Résumé:

Nous proposons une méthode d'attribution de polarité aux informations causales extraites d'articles financiers japonais concernant la performance commerciale des entreprises. Notre méthode attribue une polarité (positive ou négative) aux informations causales en fonction de la performance de l'entreprise, par exemple "zidousya no uriage ga koutyou: (Les ventes de voitures sont bonnes)" (La polarité positive est attribuée dans cet exemple). Nous pouvons utiliser des expressions causales assignées à la polarité par notre méthode, par exemple, pour analyser de manière circonstancielle le contenu des articles concernant les performances commerciales. Premièrement, notre méthode classe les articles concernant performances commerciales en articles positifs et articles négatifs. En les utilisant, notre méthode attribue une polarité (positive ou négative) aux informations causales extraites de l'ensemble des articles concernant les performances commerciales, bien que notre méthode nécessite un ensemble de données de formation pour classer les articles concernant les performances commerciales en positifs et négatifs. Ainsi, même s'il existe des informations causales n'apparaissant pas dans l'ensemble de données de formation pour classer les articles concernant les performances de l'entreprise en positifs et négatifs, notre méthode est capable de lui attribuer une polarité. en utilisant les informations statistiques de cet ensemble d'articles classifiés. Nous avons évalué notre méthode et confirmé qu'elle atteignait respectivement 74.4 % de précision et 50.4 % de rappel de l'attribution de la polarité positive, et 76.8 % de précision et 61.5 % de rappel de l'attribution de la polarité négative.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.12 pp.2341-2350
Date de publication
2009/12/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.2341
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Natural Language Processing and its Applications)
Catégories
Analyse documentaire

Auteurs

Mots-clés

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