RoBERTaを用いた経済不確実性のテキスト分類

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。