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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

Taro Masuda
March 01, 2022

 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。

Taro Masuda

March 01, 2022
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Transcript

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  5. ؔ࿈ݚڀ
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    ● σʔληοτγϑτʹண໨ͨ͠ݚڀ͕੝Μ
    ○ [Moreno-Torres+, 2012] [Lu+, 2018]
    σʔληοτγϑτΛ໢ཏతʹղઆͨ͠αʔϕΠ
    ○ [Shimodaira, 2000] ڞมྔγϑτԼͰɼ؍ଌαϯϓϧΛॏΈ෇͚ͯ͠༧ଌ෼෍Λ࠷໬ਪఆ
    ○ [Li+, 2016] ڞมྔγϑτԼͰɼ2ͭͷσʔληοτʹજࡏతʹڞ௨͢Δಛ௃ྔΛநग़
    ○ [Pan+, 2020] ֶश༻ͱධՁ༻ͷσʔληοτΛ෼ྨ͢ΔϞσϧΛ࡞Γɼ
    ਖ਼౴཰͕ᮢ஋ҎԼʹͳΔ·Ͱॏཁ౓ͷߴ͍ಛ௃ྔΛ࡟আ
    ● اۀͷۀछϥϕϧΛ༧ଌ͢Δ໰୊ʹ͍ͭͯ΋ݚڀ͞Ε͍ͯΔ
    [Wood+, 2018], [Tagarev+, 2019]
    ● චऀΒͷ஌ΔݶΓɼ
    اۀͷۀछϥϕϧ༧ଌʹ͓͍ͯσʔληοτγϑτʹয఺Λ౰ͯͨݚڀ͸ଟ͘ͳ͍

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    ○ اۀ֓ཁςΩετ
    ○ ੡඼৘ใςΩετ
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    ○ ΧϥϜ͸ಉ্
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    ○ Ξϊςʔλʔ͸֎෦ͷϗʔϜϖʔδ౳ιʔε΋ݟ͓ͯΓɺ
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    ● (ii) Adversarial ValidationΛར༻ͨ͠ಛ௃બ୒
    ● (iii) ςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔
    8

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  9. ఏҊख๏ɿڞมྔγϑτ໰୊ͷ཈੍ (2/4)
    ● (i) ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ
    ○ ֶशσʔλͱ༧ଌσʔλͷؒʹ͸ଐੑ৘ใͷܽଛ཰ʹେ͖ͳ͕ࠩ͋Δ
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    ● (ii) Adversarial ValidationΛར༻ͨ͠ಛ௃બ୒
    ● (iii) ςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔
    9

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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

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  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

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  13. ࣮ݧɿϞσϧ֓ཁ (2/3)
    13
    ● LightGBM
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  14. ࣮ݧɿϞσϧ֓ཁ (3/3)
    14
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    ■ શͯΛධՁσʔλͱͯ͠ར༻
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  17. ࣮ݧ݁Ռ (2/3)
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    ○ ఏҊ๏
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    ■ !"""#$ೖྗςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔



    (%)

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  18. ࣮ݧ݁Ռ (3/3)
    18
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    ○ Ξϯαϯϒϧ
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    ○ 提案法
    ■ (i) 属性情報の人為的な欠損
    ■ (ii) Adversarial Validationを利用した特徴選択
    ■ (iii) 入力テキストのトークン長の調整



    アンサンブル-提案法
    (%)

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  19. ߟ࡯ (1/2)
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    ■ K$L"ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ
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    ● আ֎ͨ͠ಛ௃ྔHͭ͸ɼଞΑΓ΋ൈ͖Μग़ͯॏཁ౓͕ߴ͘ग़ͨ
    ● ෳ਺ಛ௃ྔͷ࡟আͳͲ΋ࠓޙࢼ͢Ձ஋͋Γ
    ○ ߩݙ౓খɿ@ϙΠϯτO
    ■ K$$$L"ೖྗςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔
    ■ Ξϯαϯϒϧ
    ● )VW2͸ݩʑڞมྔγϑτͷӨڹ͕େ͖͘ͳ͘ɼ
    #$%&'()*ͰͷѱӨڹΛΞϯαϯϒϧͰٵऩͯ͘͠Εͨ
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  20. ߟ࡯ (2/2)
    20
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    ■ ʮαϯϓϧαΠζEAະຬʯͷۀք෼ྨ͔Βਫ਼౓ ϕετEͷσʔλΛશ෦ݟΔ
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    ● X୯Ұࣄۀͷձࣾ͸౰ͯ΍͍͢܏޲
    ■ ਓؒͰ΋൑அ͕೉͍͠Α͏ͳޡ෼ྨ΋ଟ͍
    ● ʢྫʣύοέʔδιϑτʢҰൠ޲͚ʣ63"ύοέʔδιϑτʢͦͷଞۀ຿޲͚ʣ
    ● ιϑτ΢ΣΞܥͷ෼ྨ͸બ୒ࢶ΋ଟ͘ɼ෼ྨͷఆٛʹ͍ͭͯਂ͍ཧղ͕ඞཁ
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    ● ʢྫʣ8$6=6%$0":3,%4"Λల։ ! ਖ਼ղɿϑΝετϑʔυʢϋϯόʔΨʔʣ

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    ● ্৔اۀσʔλͱඇ্৔اۀσʔλͷؒʹଘࡏͨ͠ڞมྔγϑτͷӨڹΛ௿ݮ
    ○ (i) ଐੑ৘ใͷਓҝతͳܽଛ
    ○ (ii) Adversarial ValidationΛར༻ͨ͠ಛ௃બ୒
    ○ (iii) ೖྗςΩετͷτʔΫϯ௕ͷௐ੔
    ● ఏҊख๏͸೔ຊܦࡁ৽ฉࣾͷ࣮αʔϏε΁ಋೖࡁΈ

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