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企業の業界分類予測における共変量シフト問題の抑制

 企業の業界分類予測における共変量シフト問題の抑制

本研究では、企業の属性情報や概要説明文のテキスト情報を利用して業界分類を機械学習で予測する際に、学習時と予測時のデータの性質の違いによる影響を抑制する手法を提案します。 具体的には学習用データセットには上場企業、評価用データセットには非上場企業を扱い、(i)属性情報の人為的な欠損、(ii)学習データと予測データの間の分布の違いを考慮した特徴選択、(iii)入力テキストのトークン長の調整ーーという3つの手法を利用してこれらの特徴量の性質の違いに対応します。 実験を通じて、上場企業に対して58.5%、非上場企業に対して56.1%の正答率を達成し、上述の3つの対策を講じない場合と比較して約2ポイントほどの性能向上を確認しました。

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Taro Masuda

March 01, 2022
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Transcript

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  9. ఏҊख๏ɿڞมྔγϑτ໰୊ͷ཈੍ (2/4) • (i) ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ ◦ ֶशσʔλͱ༧ଌσʔλͷؒʹ͸ଐੑ৘ใͷܽଛ཰ʹେ͖ͳ͕ࠩ͋Δ ◦ ֶशσʔλʢ্৔ʣɾධՁσʔλʢඇ্৔ʣʹ͓͍ͯ΋ଐੑΛਓҝతʹϥϯμϜʹܽଛͤ͞Δ ▪

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  10. ఏҊख๏ɿڞมྔγϑτ໰୊ͷ཈੍ (3/4) • (i) ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ • (ii) Adversarial ValidationΛར༻ͨ͠ಛ௃બ୒ cf.

    [Pan+, 2020] ◦ ݩͷ෼ྨ໰୊Λղ͘ͷͰ͸ͳ͘ɺʮֶशσʔλ͔ධՁσʔλ͔ʁʯΛ༧ଌ͢ΔϞσϧΛֶश ˠ༧ଌʹେ͖͘ߩݙͨ͠ಛ௃ྔʹڞมྔγϑτ΁ͷӨڹେ ͱߟ͑ɼআ֎͢Δ • (iii) ςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔ 10
  11. ఏҊख๏ɿڞมྔγϑτ໰୊ͷ཈੍ (4/4) 11 • (i) ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ • (ii) Adversarial ValidationΛར༻ͨ͠ಛ௃બ୒

    • (iii) ςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔ ◦ BERTͷݪ࿦จͰ͸τʔΫϯ௕ = 512ͱ͍ͯ͠Δ [Devlin+, 2019] ͕ɼຊݚڀͰ͸ΑΓ୹͍128ΛఏҊ ◦ ඇ্৔ͷ৔߹͸શମతʹจষ͕୹͍ͨΊɺͦΕʹ߹ΘͤͯϞσϦϯά͢΂͖ ◦ ༧ଌʹ͋ͨͬͯॏཁͳ৘ใ͸લஈʹهࡌ͞Ε΍͍͢ ▪ ޙஈʹ͸෼ྨʹͱͬͯॏཁͰͳ͍આ໌͕ฒͿ ▪ ಛʹֶशσʔλʹ͓͍ͯɼ128ޠΛ௒͑Δઆ໌จ͸৑௕ͱΈͳͯ͠੾ΓࣺͯΔ
  12. ࣮ݧɿϞσϧ֓ཁ (1/3) 12 • ֓؍ • খ෼ྨίʔυΛ༧ଌ͢Δ524Ϋϥε෼ྨ໰୊Λղ͘ • ςΩετ͕ແ͍৔߹͸ਫ਼౓͕ग़ͳ͍ →

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  16. ࣮ݧ݁Ռ (1/3) 16 ◦ ఏҊ๏ ▪ !"#$ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ ▪ !""#$%&'()*+)"+,$-+,"&+."/0Λར༻ͨ͠ಛ௃બ୒ ▪

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  17. ࣮ݧ݁Ռ (2/3) 17 • ਖ਼౴཰ ◦ BERT ▪ ఏҊ๏ͳ͠ʹൺ΂ͯɼఏҊ๏K$$$LͰվળ ◦

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  18. ࣮ݧ݁Ռ (3/3) 18 • ਖ਼౴཰ ◦ Ξϯαϯϒϧ ▪ ୯ମϞσϧʹൺ΂͍ͯͣΕ΋ߴੑೳɼఏҊ๏ʹΑΓධՁσʔλͷ༧ଌੑೳ޲্ ▪

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