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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 심찬영(Chanyeong Sim) (검색결과 1 건)
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      • 글로벌 경제기사의 단어분포를 이용한 익일 코스피 지수 예측

        이근채(Geunchae Lee),심찬영(Chanyeong Sim),임동현(Donghyun Lim),김명진(Myeongjin Kim),이어진(Eojin Lee),심현정(Hyeonjeong Sim),강태원(Taewon Kang) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10

        본 논문은 베이즈 분류기를 이용하여 익일 코스피(KOSPI) 지수가 상승할지 아닐지 분류하는 것을 다룬다. 코스피 지수가 오른 전날의 글로벌 경제 기사와 코스피 지수가 떨어진 전날의 글로벌 경제 기사를 수집하여, 각 기사에 포함된 단어의 문서 내 빈도와 분포를 계산해서 베이즈 분류기를 학습한 후, 익일 코스피 지수가 상승할 지를 아닐지를 예측한다. 실험 결과 학습 데이터에 대해 93%, 검증 데이터에 대해 97% 정확도로 상승을 분류할 수 있었으나, 하락의 경우 분류 성능이 좋지 않았다. This paper deals with the classification of whether the KOSPI index will rise the next day using the Bayesian classifier. After collecting the global economy articles from the day before the KOSPI index rose and the global economy articles from the day before the KOSPI index fell, learning the Bayesian classifier by calculating the frequency and distribution of the words included in each article, then predict the next day’s KOSPI index will rise or not. As a result of the experiment, it was possible to classify the rise with an accuracy of 93% for the training data and 97% for the verification data, but the classification performance was poor in the case of decline.

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