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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
최근 인공지능 기술의 발전으로 투자 자동화가 이루어지고 있지만, 투자자가 인공지능의 주가예측 결과를 이해하고 판단 내리기는 더욱 어려워졌다. 따라서 투자자가 이해할 수 있도록 주가예측에 대한 원인 설명 제공이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기업이 제공하는 공시보고서에서 주가 상승 및 하락의 이유를 설명하는 문장 데이터를 수집 후 분류한다. 해당 데이터를 다항 분포 나이브 베이즈 분류, 로지스틱 회기, LSTM, 양방향 LSTM, 주의 LSTM 및 주의 양방향 LSTM 모델에 적용한 후 성능을 비교하였다. 또한, 각 학습모델의 의사 결정이 인간의 이유 설명 판단과 유사한지 판단하기 위해 나이브 베이즈 모델과 SHAP을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 주의 양방향 LSTM 모델이 인간의 판단과 가장 유사한 것으로 나타났다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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