• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.670-673
• /
• 2020

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.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권1호
• /
• pp.32-41
• /
• 2023

Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.57-67
• /
• 2024

본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권6호
• /
• pp.457-464
• /
• 2020

This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.127-135
• /
• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.145-159
• /
• 2020

Because of the recent development of information and communication technology, companies are exposed to various media such as blogs, social media, and YouTube. In particular, exposed news affects the company's reputation. So, while positive news can improve corporate value, negative news can lead to financial losses for the company. In this study, we redefine corporate reputation as social responsibility, vision and leadership, financial performance, products and services through existing literature, and conducted an AHP survey with a total of four components to calculate the weight of each factor. As a result of the calculation, the proportion of financial performance was the highest at 0.41, and products and services, vision and leadership, and social responsibility were the lowest. In addition, in order to measure the reputation of a company, it is classified as a component that defines online news using the LDA technique. In addition, through sentiment analysis, an index for each corporate reputation factor was derived, and the reputation index was calculated by combining it with the AHP analysis result, and Spearman ranking correlation analysis was performed to secure the validity of the research results. Therefore, the significance of this study is that the definition and importance of the constituent factors can contribute to the future planning and development direction of the company, and also contribute to the derivation of the corporate reputation index. This study is significant in that a new analysis methodology that applied AHP analysis results to sentiment analysis was suggested.

• 지능정보연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.33-56
• /
• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 융합경영연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.21-36
• /
• 2022

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the enterprise's score index calculated from atypical data and corrected data. Research design, data, and methodology: In this study, news articles which are non-financial information but qualitative data were collected from 2,432 SMEs that has been extracted "square proportional stratification" out of 18,910 enterprises with fixed data and compared/analyzed each enterprise's score index through text mining analysis methodology. Result: The analysis showed that qualitative data can be quantitatively evaluated by region, industry and period by collecting news from SMEs, and that there are concerns that it could be an element of alternative credit evaluation. Conclusion: News data cannot be collected even if one of the small businesses is self-employed or small businesses has little or no news coverage. Data normalization or standardization should be considered to overcome the difference in scores due to the amount of reference. Furthermore, since keyword sentiment analysis may have different results depending on the researcher's point of view, it is also necessary to consider deep learning sentiment analysis, which is conducted by sentence.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.131-143
• /
• 2022

본 연구는 핀테크를 중심으로 국내 디지털 금융 서비스 시장의 트렌드를 파악하고자 신문기사와 트위터 데이터를 대상으로 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석을 진행하였다. 핀테크 시장의 성장 과정에 있어서 간편결제 서비스 도입, 인터넷전문은행 출범, 데이터 3법 개정안 통과, 마이데이터 사업 신청 등 중요하게 작용을 한 4가지 시점을 기준으로 빈도분석을 수행하여 핵심 키워드 간의 차이를 살펴보았다. 또한 핀테크 선도 국가인 중국·미국과 미래 키워드를 핀테크 키워드와 결합한 빈도분석 결과를 통해 세계 시장 속에서 국내 핀테크 산업의 현 위치와 미래 시장 전망을 예측하였다. 마지막으로 트위터 트윗을 대상으로 감성분석을 진행하여 핀테크 서비스에 대한 소비자의 기대와 우려를 정량화하였다. 따라서 본 연구는 금융 생태계 변화 과정을 살펴보고, 분석 결과를 종합함으로써 정부와 기업이 향후 핀테크 시장 발전에 있어서 활용할 수 있는 전략적 방향성 및 대응 전략을 제시한 점에서 의의가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제32권4호
• /
• pp.770-802
• /
• 2022

With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.