020-11

第20回研究会

深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証†

著者†

伊藤友貴,坂地泰紀,和泉潔(東京大学)

概要†

近年、深層学習の発達は目覚しく、その予測精度の高さから学術界・産業界問わず世界中から注目を浴びている。その一方でニューラルネットワークにはブラックボックス関数であるという性質があり、どのような過程のもとモデルが判断をしたのかがわからない。結果として実務、特に金融業界においては使いづらい場合が多いという側面もある。本報告では近年提案された「ニューラルネットワークモデルの解釈」に関する手法，LRP (Layer Representation Propagation) が日本語の金融テキストに有用であるかどうかを検証する。

キーワード†

RNN,Interpretation of Deep Neural Networks,LRP

論文†

SIG-FIN-020-11.pdf