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2D1-5in1 時系列データの動向概要を示す要約文生成に向けて

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05月24日(Wed) 09:30〜11:10 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
2D1 AI応用「AI応用-ファイナンス(1)」
05月25日(Thu) 09:30〜11:10 Q会場(ウインクあいち-8F 展示場)
3Q1 インタラクティブセッション「インタラクティブセッション(1)」

演題番号2D1-5in1
題目時系列データの動向概要を示す要約文生成に向けて
著者青木 花純(お茶の水女子大学院人間文化創成科学研究科理学専攻情報科学コース)
小林 一郎(お茶の水女子大学基幹研究院自然科学系)
時間05月24日(Wed) 10:50〜11:10【一般口頭発表】
05月25日(Thu) 09:30〜11:10【インタラクティブ発表】
概要本研究では、日経平均株価を用いて、時系列データの動向概要要約を自動生成する手法について考察する。バイグラムを用いた言語モデルによって、尤もらしい単語の組み合わせを見つけ、要約文を生成する。言語モデルを構築する言語資源の選択には「時系列データの類似度によるクラスタリング」と「対数線形モデルによる識別器」の2つの手法を用い、結果の比較および考察を行った。
論文PDFファイル