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비트코인 시장 가격 예측에 대한 응집 빈도와 질적 응집도 연구
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.433-438
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A444659
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원문정보
초록
- 영어
- This study utilized integrated coherence to improve cryptocurrency market predictions. RoBERTa and DistilBERT models were employed for measuring integrated coherence and results were obtained by applying LSTM. The proposed DistilBERT and RoBERTa models were compared to normal coherence through the t-test. The results showed that both the proposed DistilBERT and RoBERTa models outperformed LSTM with normal coherence. The study's findings confirmed that user sentiment is a necessary factor for market predictions.
목차
Abstract
Introduction
Theoretical Background
Long Short Term Memory (LSTM)
RoBERTa 감성분석 모델
DistilBERT
Methods
Hypothesis Development
Data and Method Process
Result
Conclusion
References
키워드
LSTM RoBERTa DistilBERT Sentiment Analysis저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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