Word-levelPolarityisAllYouNeed?:解釈可能なニューラルネットワークモデルを利用した単語極性変換による効率的な金融センチメント適合

金融分野へのサービス提供時等において，深層学習モデルのドメイン適合実施時において，「計算コスト」や「更新されたパラメータのブラックボックス性」が課題になることがある．特に金融分野では単語レベルでのポジネガが時代やドメインが変わると変化することも多く，本課題は当該分野では重要な課題である．そこでなニューラルネットワークモデルSINNを活用した単語極性変換手法Word-levelPolarityAdaptationframeworkbasedonSINN(WPAS)を提案する．景気センチメントに関するデータセットを利用した検証の結果，提案手法WPASにより（１）少ないパラメータ数の更新、かつ（２）更新されたパラメータが解釈可能な形で高性能なドメイン適合ができることを実証した．