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機械学習による海外景気イメージの定量化
■要旨 本稿では、山本・松尾(2016)を参考に、機械学習(深層学習)による方法を用いて日本語で得られ... ■要旨 本稿では、山本・松尾(2016)を参考に、機械学習(深層学習)による方法を用いて日本語で得られる海外の情報を景気のイメージとして定量化し、その特徴を考察した。 海外の情報を定量化するにあたって、現地語の情報をそのまま直接景気イメージに変換できれば、日本語情報を利用する必要はない。ただし、「変換器」を作成する際の学習用のデータセットを用意することは簡単ではない。 日本語情報の変換では、「日本語情報」と(数値化可能な)景気判断がセットになった「景気ウォッチャー調査」を学習用データセットとして利用できる。そこで本稿では、比較的偏りがないと思われる情報源(内閣府の「世界経済の潮流」)をインプットとして利用して景気イメージ(定量化)を作成した。 得られた主な結果は以下の通りである。 ・景気イメージを定量化したものは、全体として見ればそれほど違和感がないように思われる。また、そもそもインプット