論文の概要: Actuarial Applications of Natural Language Processing Using Transformers: Case Studies for Using Text Features in an Actuarial Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02014v1
• Date: Sat, 4 Jun 2022 15:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 15:09:18.442123
• Title: Actuarial Applications of Natural Language Processing Using Transformers: Case Studies for Using Text Features in an Actuarial Context
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた自然言語処理のアクタリカル応用:アクタリカルコンテキストにおけるテキスト特徴の活用を事例として
• Authors: Andreas Troxler (AT Analytics) and J\"urg Schelldorfer (Swiss Re)
• Abstract要約: このチュートリアルは、テキストデータをアクチュアリ分類と回帰タスクに組み込むことを実証する。 主な焦点はトランスフォーマーモデルを用いた手法である。 このケーススタディは、多言語設定と長い入力シーケンスに関連する課題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This tutorial demonstrates workflows to incorporate text data into actuarial classification and regression tasks. The main focus is on methods employing transformer-based models. A dataset of car accident descriptions with an average length of 400 words, available in English and German, and a dataset with short property insurance claims descriptions are used to demonstrate these techniques. The case studies tackle challenges related to a multi-lingual setting and long input sequences. They also show ways to interpret model output, to assess and improve model performance, by fine-tuning the models to the domain of application or to a specific prediction task. Finally, the tutorial provides practical approaches to handle classification tasks in situations with no or only few labeled data. The results achieved by using the language-understanding skills of off-the-shelf natural language processing (NLP) models with only minimal pre-processing and fine-tuning clearly demonstrate the power of transfer learning for practical applications.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルでは、テキストデータをアクチュアリ分類と回帰タスクに組み込むワークフローをデモする。 主な焦点はトランスフォーマーモデルを用いた手法である。 英語とドイツ語で利用可能な平均400ワードの自動車事故記述のデータセットと、短い不動産保険請求記述のデータセットを使用して、これらのテクニックを実証する。 ケーススタディは、多言語設定と長い入力シーケンスに関連する課題に取り組む。 彼らはまた、モデルの出力を解釈する方法を示し、モデルのドメインや特定の予測タスクに微調整することで、モデルの性能を評価し、改善する。 最後に、このチュートリアルはラベル付きデータが少ない状況下で分類タスクを扱うための実践的なアプローチを提供する。 先行処理や微調整を最小限に抑えた自然言語処理(nlp)モデルの言語理解能力を用いて,実践的応用におけるトランスファー学習の能力を明確に示す。

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