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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 670 - 673 (4page)
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Recent advances in artificial intelligence have allowed for easier sentiment analysis (e.g. positive or negative forecast) of documents such as a finance reports. In this paper, we investigate a method to apply text mining techniques to extract in the financial report using deep learning, and propose an accounting model for the effects of sentiment values in financial information. For sentiment analysis with keyword detection in the financial report, we suggest the input layer with extracted keywords, hidden layers by learned weights, and the output layer in terms of sentiment scores. Our approaches can help more effective strategy for potential investors as a professional guideline using sentiment values.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재무 정보 딥러닝 감성 분석 기법 흐름도
Ⅲ. 재무 정보 딥러닝 감성분석 모형
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Y. Lecun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, pp. 436-444, May. 2015.
S. A. Oliveira, B. Seguin, and F. Kaplan, “dhSegment:A generic deep-learning approach for document segmentation”, in Proceeding of the 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, Niagara Falls: NY, 2018.
N. I. Widiastuti, “Deep learning- Now and next in text mining and natural language processing”, in Proceeding of the Materials Science and Engineering, Bandung:Indonesia, 2018.
J. K. Jang, K. H. Lee, and Z. Lee, “How the title of inverstment strategy report affects stock price forecast: using text mining method,” The Korean Journal of BigData, vo.1, no.2, pp.21-34, 2016.
H. J. Na, K. C. Lee, S. U. Choi, and S. T. Kim. “An analysis on the validity of audit opinion using unstructured data from audit reports and audit fees and hours: emphasis on utilizing text mining and sentiment analysis,” Korean Accounting Review, vol.44, no.4, pp. 175-214, 2019.
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