論文の概要: Exploiting Expert Knowledge for Assigning Firms to Industries: A Novel
Deep Learning Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05943v1
- Date: Sun, 11 Sep 2022 20:44:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-14 12:23:33.545539
- Title: Exploiting Expert Knowledge for Assigning Firms to Industries: A Novel
Deep Learning Method
- Title（参考訳）: 企業を産業に割り当てるためのエキスパート知識の爆発:新しい深層学習手法
- Authors: Xiaohang Zhao, Xiao Fang, Jing He, Lihua Huang
- Abstract要約: 3種類の専門知識は、定義に基づく知識、構造に基づく知識、割り当てに基づく知識という、効果的な産業割り当てに不可欠である。
本稿では,産業課題のための3種類の知識をシームレスに統合する,新しい深層学習手法を提案する。
我々の手法は、動的産業表現と階層的割り当ての2つの革新を特徴としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0172446741838912
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Industry assignment, which assigns firms to industries according to a
predefined Industry Classification System (ICS), is fundamental to a large
number of critical business practices, ranging from operations and strategic
decision making by firms to economic analyses by government agencies. Three
types of expert knowledge are essential to effective industry assignment:
definition-based knowledge (i.e., expert definitions of each industry),
structure-based knowledge (i.e., structural relationships among industries as
specified in an ICS), and assignment-based knowledge (i.e., prior firm-industry
assignments performed by domain experts). Existing industry assignment methods
utilize only assignment-based knowledge to learn a model that classifies
unassigned firms to industries, and overlook definition-based and
structure-based knowledge. Moreover, these methods only consider which industry
a firm has been assigned to, but ignore the time-specificity of
assignment-based knowledge, i.e., when the assignment occurs. To address the
limitations of existing methods, we propose a novel deep learning-based method
that not only seamlessly integrates the three types of knowledge for industry
assignment but also takes the time-specificity of assignment-based knowledge
into account. Methodologically, our method features two innovations: dynamic
industry representation and hierarchical assignment. The former represents an
industry as a sequence of time-specific vectors by integrating the three types
of knowledge through our proposed temporal and spatial aggregation mechanisms.
The latter takes industry and firm representations as inputs, computes the
probability of assigning a firm to different industries, and assigns the firm
to the industry with the highest probability.
- Abstract（参考訳）: 企業を産業分類システム(ICS)に従って産業に割り当てる産業割り当ては、企業による経営や戦略的意思決定から政府機関による経済分析に至るまで、多くの重要なビジネスプラクティスに基礎を置いている。
効果的な産業割当には、定義に基づく知識(各産業の専門的定義)、構造に基づく知識(icで指定された産業間の構造的関係)、割当に基づく知識(すなわち、ドメインの専門家による事前の企業的割当)の3つのタイプの専門的知識が不可欠である。
既存の産業割当手法は、割り当てに基づく知識のみを利用して、未割り当て企業を産業に分類するモデルを学び、定義に基づく構造に基づく知識を見落としている。
さらに、これらの手法は、企業が割り当てられた業界のみを考慮し、割当に基づく知識の時間的特異性、すなわち割当が発生した場合を無視する。
既存の手法の限界に対処するために,産業課題に対する3種類の知識をシームレスに統合するだけでなく,課題に基づく知識の時間的特異性を考慮した新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は,動的産業表現と階層配置の2つの革新を特徴とする。
前者は産業を時間固有のベクトルの系列として表現し,提案する時間的・空間的集約機構を通じて3種類の知識を統合する。
後者は、業界と企業の表現をインプットとし、異なる産業に会社を割り当てる確率を計算し、最も高い確率で業界に会社を割り当てる。
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