論文の概要: Refined and Segmented Price Sentiment Indices from Survey Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09937v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 15:31:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:41.286039
• Title: Refined and Segmented Price Sentiment Indices from Survey Comments
• Title（参考訳）: 調査コメントによる価格感指数の細分化と分別
• Authors: Masahiro Suzuki, Hiroki Sakaji,
• Abstract要約: 我々は,内閣府が実施した経済監視者調査から価格に関するコメントを抽出する。 大規模言語モデル(LLM)を用いて価格トレンドを分類する。 我々は、一般的な目的だけでなく、より具体的な目的のために価格感指数を構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9001403107681405
• License:
• Abstract: We aim to enhance a price sentiment index and to more precisely understand price trends from the perspective of not only consumers but also businesses. We extract comments related to prices from the Economy Watchers Survey conducted by the Cabinet Office of Japan and classify price trends using a large language model (LLM). We classify whether the survey sample reflects the perspective of consumers or businesses, and whether the comments pertain to goods or services by utilizing information on the fields of comments and the industries of respondents included in the Economy Watchers Survey. From these classified price-related comments, we construct price sentiment indices not only for a general purpose but also for more specific objectives by combining perspectives on consumers and prices, as well as goods and services. It becomes possible to achieve a more accurate classification of price directions by employing a LLM for classification. Furthermore, integrating the outputs of multiple LLMs suggests the potential for the better performance of the classification. The use of more accurately classified comments allows for the construction of an index with a higher correlation to existing indices than previous studies. We demonstrate that the correlation of the price index for consumers, which has a larger sample size, is further enhanced by selecting comments for aggregation based on the industry of the survey respondents.
• Abstract（参考訳）: 我々は、消費者だけでなく、企業の観点から、価格センチメント指数を強化し、価格動向をより正確に理解することを目指している。 本稿では,内閣府が実施した経済監視者調査から価格に関するコメントを抽出し,大規模言語モデル(LLM)を用いて価格動向を分類する。 調査サンプルが消費者や企業の視点を反映しているかどうか、また、コメントの分野や回答者の業界に関する情報を利用して商品やサービスに関連するコメントを分類する。 これら分類された価格関連コメントから、一般目的だけでなく、消費者や価格、商品やサービスに対する視点を組み合わせることで、より具体的な目的のために価格感指数を構築する。 LLMを用いてより正確な価格方向の分類が可能である。 さらに,複数のLCMの出力を統合することで,分類性能が向上する可能性が示唆された。 より正確に分類されたコメントを使用することで、既存の指標と以前の研究よりも高い相関関係を持つインデックスを構築することができる。 調査対象者の業界に基づいて, 消費者の価格指数の相関関係が, より大きいサンプルサイズで, コメントの選択により, より一層高められていることを実証した。

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