論文の概要: A Dataset for Detecting Real-World Environmental Claims
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00507v1
- Date: Thu, 1 Sep 2022 14:51:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-02 13:51:40.665709
- Title: A Dataset for Detecting Real-World Environmental Claims
- Title(参考訳): 実世界の環境クレーム検出のためのデータセット
- Authors: Dominik Stammbach, Nicolas Webersinke, Julia Anna Bingler, Mathias
Kraus, Markus Leippold
- Abstract要約: この新しいデータセットを用いて,環境要求を検出するためのベースラインモデルをトレーニングし,リリースする。
われわれは、2012年から2020年にかけての四半期決算報告の回答セクションで得られた環境問題を検出するために、微調整モデルを用いています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.2887102994549595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce an expert-annotated dataset for detecting
real-world environmental claims made by listed companies. We train and release
baseline models for detecting environmental claims using this new dataset. We
further preview potential applications of our dataset: We use our fine-tuned
model to detect environmental claims made in answer sections of quarterly
earning calls between 2012 and 2020 -- and we find that the amount of
environmental claims steadily increased since the Paris Agreement in 2015.
- Abstract(参考訳): 本稿では,上場企業による実世界の環境クレームを検出するためのエキスパートアノテートデータセットを提案する。
この新しいデータセットを用いて,環境要求を検出するためのベースラインモデルをトレーニングし,リリースする。
私たちは、2012年から2020年にかけての四半期決算報告の回答セクションで得られた環境要求を検出するために、微調整されたモデルを使用し、2015年のパリ協定以降、環境要求の量は着実に増加したことが分かりました。
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