近年，新聞記事やSNSなどに含まれる政治や経済に関連するテキストを対象として様々な分析を行う研究が盛んにおこなわれている。本論文では経済分野の中で、経済指標について焦点を当てた。GDPや消費者物価指数といった社会経済を表す指標が多数存在するなかで、テキストデータを用いた指標も注目され始めている。その中で、”経済政策不確実性指数”と呼ばれる現状の社会経済が持つ不確実な要因を数値化した指標に着目し、入力したテキストデータに対して機械学習手法を用いて不確実性を持つかどうかを分類する手法を提案する。提案手法はRoBERTaを用いて二値分類問題を解くもので、不確実性を持つテキストと持たないテキストにラベル付けされた訓練データで分類モデルを学習し、得られた分類モデルにテキストを入力して不確実性を持つかどうか分類する。ラベル間のテキストの類似度も考慮したデータセットを用いることで、モデル性能の向上を確認した。

近年,デバイスの小型化や大容量化、通信の高速化などにより、あらゆる分野においてデータを活用する動きが活発である。従来は人手で行われていた活動もデータを用いた自動処理に置き換わることも多くある。中でも近年着目されている技術が、経済分野を対象としたテキストデータの分析である。日本には国内総生産や景気動向指数、企業物価指数などの経済指標があり、これらの指標は莫大な時間とコストをかけて算出されている。そのような指標の中で、大量の新聞記事のテキストデータを用いた経済指標のひとつとして”経済政策不確実性指数”というものが存在する。この指数の算出に用いられるテキストデータは、経済に関する新聞の中でも、不確実性に言及している記事のみであり、人手で抽出するには専門的な知識と経験が必要である。そこRoBERTaを用いた経済不確実性のテキスト分類桑名祥平佐々木稔茨城大学工学部情報工学科19t4026r@vc.ibaraki.ac.jpminoru.sasaki.01@vc.ibaraki.ac.jpで、本稿では、経済政策不確実性の算出に用いられる新聞記事を抽出するために、入力された記事に対して不確実性についての記述があるかどうかを自動的に判別する手法を提案する。具体的には、経済に関する新聞記事のテキストデータの中で、不確実性に言及されているか否かをラベルで表現し、RoBERTaを用いて二値分類問題として分類モデルを学習し、入力テキストに対してこの分類モデルを用いて不確実性の言及があるかどうかを分類する。実験では、データセットの各文章をベクトル化し、ラベル間の類似度によって評価データに対する判別の正解率がどのように変化するのか、また適切なデータセットはどのようなものなのかを調査した。ラベル間の類似度に関する説明は3章2節を参照されたい。