論文の概要: Hierarchical Classification of Financial Transactions Through Context-Fusion of Transformer-based Embeddings and Taxonomy-aware Attention Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07730v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 20:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:20:10.854633
• Title: Hierarchical Classification of Financial Transactions Through Context-Fusion of Transformer-based Embeddings and Taxonomy-aware Attention Layer
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた埋め込みと分類対応アテンション層による金融取引の階層的分類
• Authors: Antonio J. G. Busson, Rafael Rocha, Rennan Gaio, Rafael Miceli, Ivan Pereira, Daniel de S. Moraes, S\'ergio Colcher, Alvaro Veiga, Bruno Rizzi, Francisco Evangelista, Leandro Santos, Fellipe Marques, Marcos Rabaioli, Diego Feldberg, Debora Mattos, Jo\~ao Pasqua, Diogo Dias
• Abstract要約: Two-headed DragoNetは、金融取引の階層的マルチラベル分類のためのTransformerベースのモデルである。 提案手法は,マクロカテゴリー分類実験において,従来の機械学習手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes the Two-headed DragoNet, a Transformer-based model for hierarchical multi-label classification of financial transactions. Our model is based on a stack of Transformers encoder layers that generate contextual embeddings from two short textual descriptors (merchant name and business activity), followed by a Context Fusion layer and two output heads that classify transactions according to a hierarchical two-level taxonomy (macro and micro categories). Finally, our proposed Taxonomy-aware Attention Layer corrects predictions that break categorical hierarchy rules defined in the given taxonomy. Our proposal outperforms classical machine learning methods in experiments of macro-category classification by achieving an F1-score of 93\% on a card dataset and 95% on a current account dataset.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,金融取引の階層的マルチラベル分類のためのトランスフォーマーベースモデルであるTwo-headed DragoNetを提案する。 我々のモデルは,2つの短いテキスト記述子(商号と事業活動)からコンテキスト埋め込みを生成するトランスフォーマーエンコーダレイヤのスタックに基づいており,次いで,階層的な2段階の分類(マクロとマイクロカテゴリ)に従ってトランザクションを分類するContext Fusionレイヤと2つの出力ヘッドが続く。 最後に,提案した分類学対応注意層は,与えられた分類学で定義された分類階層規則を破る予測を補正する。 提案手法は,F1スコアをカードデータセットで93 %,現在のアカウントデータセットで95%,マクロカテゴリ分類実験において,従来の機械学習手法よりも優れていた。

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