GPT-LSTM based Sentiment Interpretable Neural Network の構築

抄録

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，「そのブラックボックス性」や「学習時の計算コスト」が課題になることがある． そこで，本研究では解釈可能なニューラルネット SSNNの改良版 GPT-LSTM SINN (GL-SINN) を提案する． さらに，GL-SINNを活用した効率的なドメイン適合手法である単語単語極性変換手法 Word-level Polarity Adaptation framework based on SINN (WPAS) を提案する．