섀플리 값 추정을 이용한 주가 변화 원인 설명 문장 분류 모델 분석

Q: 이 논문에서 정의한 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이란 무엇인가?

모델의 예측에 대한 조건부 기대 함수의 새플리 값을 기반으로 하여, 각 특징이 모델의 최종 예측 결과에 얼마나 기여하는지를 정량적으로 측정하는 값이다.

Q: 주가 변동 이유 설명 문장 분류에서 가장 성능이 우수하고 인간의 판단과 유사한 모델은 무엇인가?

연구 결과, 주의 양방향 LSTM 모델이 가장 높은 분류 성능을 보였으며, SHAP 분석을 통해 'due'나 'attributable'과 같은 인과관계 단어를 중요하게 판단함으로써 인간의 의사 결정 과정과 가장 유사함을 확인하였다.

천예은; 박영진; 성낙원; 최재식

doi:10.5626/KTCP.2020.26.4.195

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자료유형: 학술저널

저자정보: 천예은 (울산과학기술원) 박영진 (울산과학기술원) 성낙원 (엘림글로벌) 최재식 (한국과학기술원(KAIST))

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제4호

발행연도: 2020.4

수록면: 195 - 201 (7page)

DOI: 10.5626/KTCP.2020.26.4.195

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최근 인공지능 기술의 발전으로 투자 자동화가 이루어지고 있지만, 투자자가 인공지능의 주가예측 결과를 이해하고 판단 내리기는 더욱 어려워졌다. 따라서 투자자가 이해할 수 있도록 주가예측에 대한 원인 설명 제공이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기업이 제공하는 공시보고서에서 주가 상승 및 하락의 이유를 설명하는 문장 데이터를 수집 후 분류한다. 해당 데이터를 다항 분포 나이브 베이즈 분류, 로지스틱 회기, LSTM, 양방향 LSTM, 주의 LSTM 및 주의 양방향 LSTM 모델에 적용한 후 성능을 비교하였다. 또한, 각 학습모델의 의사 결정이 인간의 이유 설명 판단과 유사한지 판단하기 위해 나이브 베이즈 모델과 SHAP을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 주의 양방향 LSTM 모델이 인간의 판단과 가장 유사한 것으로 나타났다.

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