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J-GLOBAL ID：202002227527049391   整理番号：20A1068279

GINN:金融テキストを可視化するための勾配解釈可能ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

GINN: gradient interpretable neural networks for visualizing financial texts

著者 (5件)： Ito Tomoki (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Sakaji Hiroki (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Izumi Kiyoshi (Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Tsubouchi Kota (Yahoo Japan Corporation, Tokyo, Japan) ,  Yamashita Tatsuo (Yahoo Japan Corporation, Tokyo, Japan)
資料名： International Journal of Data Science and Analytics  (International Journal of Data Science and Analytics)
巻： 9  号： 4  ページ： 431-445  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4462A  ISSN： 2364-415X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,非専門家がその中に含まれる感情を理解することができるような方法で,金融文書を可視化することを目的とした。これを達成するために,勾配解釈可能NN(GINN)と呼ばれる解釈可能なニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを用いた新しいテキスト可視化法を提案した。GINNは,全体の金融文書からの市場感情スコアと,単語と概念ユニットの両方における感情勾配スコアを可視化することができる。さらに,GINNは様々な文章コンテキストにおいて与えられる重要な概念を可視化することができる。このような可視化は,非専門家が金融文書を容易に理解するのを助ける。GINNの妥当性を理論的に解析し,実際の金融テキストを用いてGINNにより生成されたテキスト可視化の妥当性を実験的に実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *可視化 ,  *金融 ,  計算機アーキテクチャ ,  単語

著者キーワード (3件)： 解釈可能なニューラルネットワーク ,  テキストマイニング ,  支援システム

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 金融 ,  可視化 ,  勾配 ,  ニューラルネットワーク