한국어 텍스트 질의를 활용한 주식 정보 검색 및 분석 기법

Abstract

최근 들어 주식 시장에 대한 관심도는 더욱 높아져 남녀노소 가리지 않고 주식 투자에 뛰어들고 있으나, 주식에 대해 잘 알지 못하는 초보자들은 관련 정보를 검색하고 해석하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히, 미국 주식의 경우 모든 정보가 영어와 수치에 의해 이루어져 있으며 필요한 주식 종목 정보를 쉽게 검색할 수 있는 시스템의 필요성이 절실한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 한국어 텍스트를 사용하여 미국 주식 종목 정보를 검색 및 분석할 수 있는 자연 언어 질의 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 BERT 모델과 Random Forest 앙상블 모델을 통해 자연어 질의를 처리하고, 검색 결과를 이해하기 쉬운 한국어로 제공하여 초보자의 투자 판단에 도움을 줄 수 있다. 다양한 유형의 사용자 질의어를 분석하여 적절한 응답이 가능하도록 시스템을 구현하고 성능을 평가하였다.