[1P1] データマイニング-データマイニング応用(1)

[1P1-03] Self-Attentive-LSTMへの順序ロジットモデル適用

〇參木 裕之¹、北野 道春¹、渡部 裕晃¹ (1. 株式会社　大和総研)

キーワード：LSTM、順序ロジット、景気ウォッチャー調査

本研究では，Self-Attentive-LSTMの出力層に順序ロジットの構造を取り入れることで，順序変量の予測に役立つ手法を提案する．順序ロジットを取り入れることにより，各クラスの順序性が仮定され，モデルがクラス間の関係性を学習することができる．内閣府が調査・公表している景気ウォッチャー調査を使用して，目的変数が順序変量の場合に本手法が有用であることを検証する．提案モデルで景気判断理由のテキストから景気判断値を予測したところ，Self-Attentive-LSTMに比べて景気判断値の分布の両側のF-measureの精度が向上した．