テキスト回帰分析

テキストから数値を予測する研究に関する文献．

ファイナンス系の文献はSIG-FINのWikiにもまとめられています．

リスク予測 †

• Predicting risk from financial reports with regression
  Shimon Kogan, Dimitry Levin, Bryan R. Routledge, Jacob S. Sagi, Noah A. Smith
  NAACL HLT 2009, pp. 272-280 (2009)
  手法: SVR
  内容: SECによる市場レポートから株価リターンのボラティリティを予測する．
• Text-based portfolio choice
  Shimon Kogan, Bryan R. Routledge, Jacob Sagi, Noah A. Smith
  2008 North American Summer Meeting of the Econometric Society (2008)
  同上．

市場予測 †

• A Discrete Stock Price Prediction Engine Based on Financial News
  Schumaker, R.P. and Hsinchun Chen
  IEEE Computer, Vol. 43, No. 1, pp. 51-56 (2010)
  手法: SVR
  内容: Yahoo! Financeの記事を分析し，新しい記事に対して記事が出てから20分後の株価を予測する．
• Stock Price Forecasting by Combining News Mining and Time Series Analysis
  Xiangyu Tang, Chunyu Yang, Jie Zhou
  WI-IAT 2009, Vol. 1, pp. 279-282 (2009)
  手法: SVR
  内容: WebニュースのRSSフィードを分析して上海株式市場のA株の株価を予測する．
• Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZFin text system
  Robert P. Schumaker, Hsinchun Chen
  ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol. 27, Issue 2, Article No. 12 (2009)
  手法: SVR
  内容: ニュース記事がリリースされた20分後の株価を予測する．
• A quantitative stock prediction system based on financial news
  Robert P. Schumaker, Hsinchun Chen
  Information Processing & Management, Vol. 45, Issue 5, pp. 571-583 (2009)
  未読．たぶん上と同じ．
• Currency exchange rate forecasting from news headlines
  Desh Peramunetilleke, Raymond K. Wong
  Australian Computer Science Communications, Vol. 24, No. 2 (2002)
  手法: アソシエーション・ルール・マイニング
  内容: LHSにニュースの見出しから抽出したキーワード，RHSに米ドルと独マルクの為替レートの変動を持つアソシエーション・ルールを発見し，為替レートの変動を予測する．

評判分析 †

• Movie Reviews and Revenues: An Experiment in Text Regression
  Mahesh Joshi, Dipanjan Das, Kevin Gimpel and Noah A. Smith
  NAACL HLT 2010, pp. 293-296 (2010).
  手法: 回帰分析
  内容: 映画評論家のレビューからその映画の公開週の観客動員数を予測する．
• Rated aspect summarization of short comments
  Yue Lu, ChengXiang Zhai, Neel Sundaresan
  WWW 2009, pp. 131-140 (2009)
  手法:クラスタリング, probabilistic latent semantic analysis (pLSA)
  内容: 商品に対するコメントを要約してレート（★の数）を予測する．
• Supervised Topic Models
  David Blei, Jon McAuliffe
  NIPS 2007, pp. 121-128 (2008)
  手法: supervised latent Dirichlet allocation (sLDA)
  内容: sLDAを用いて新聞の映画レビューの点数（★の数）を予測する．また，Digg.com（ソーシャル・ブックマーク）の最初の週のブックマーク数を予測する．

文書要約 †

• An Unsupervised Approach to Biography Production Using Wikipedia
  Fadi Biadsy; Julia Hirschberg; Elena Filatova
  ACL 2008, pp. 807-815 (2008)
  手法: sentence-extraction based multi-document summarization (MDS), SVR
  内容: 人物紹介を生成するタスクDUC2004に対して，Wikipediaの文章を要約するアプローチを取り，Wikipediaに含まれる文の評価値（ROUGE-Lスコア）をSVRで推定する．

機械翻訳 †

• Regression for machine translation evaluation at the sentence level
  Joshua S. Albrecht, Rebecca Hwa
  Machine Translation, Vol. 22, No. 1-2, pp. 1-27 (2008)
  未読．たぶん下の論文を発展させたもの．
• Regression for Sentence-Level MT Evaluation with Pseudo References
  Joshua Albrecht; Rebecca Hwa
  ACL 2007, pp. 296-303 (2007).
  手法: SVR
  内容: 機械翻訳の結果に対し文単位で評価値を予測する．

情報検索 †

• An application of least squares fit mapping to text information retrieval
  Yiming Yang, Christopher G. Chute
  SIGIR 1993, pp. 281-290 (1993)
  手法: Linear Least Squares Fit (LLSF)
  内容: MEDLINEに入力された検索キーワードに対して関係する概念をマッピングする．

診断 †

• A Linear Least Squares Fit mapping method for information retrieval from natural language texts
  Yiming Yang, Christopher G. Chute
  COLING 1992, Vol. 2, pp. 447-453 (1992)
  手法: Linear Least Squares Fit (LLSF)
  内容: 診療記録を分類する．