論文の概要: Transformer-based Entity Legal Form Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12766v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 14:11:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 15:06:57.849075
• Title: Transformer-based Entity Legal Form Classification
• Title（参考訳）: トランスフォーマーに基づくエンティティ法定形式分類
• Authors: Alexander Arimond and Mauro Molteni and Dominik Jany and Zornitsa Manolova and Damian Borth and Andreas G.F. Hoepner
• Abstract要約: 本稿では,形式分類のためのトランスフォーマーに基づく言語モデルを提案する。 BERTのバリエーションを多用し、その性能を従来の複数のベースラインと比較する。 以上の結果から,事前学習したBERT変種は従来のテキスト分類法よりもF1スコアで優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.75590166844617
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose the application of Transformer-based language models for classifying entity legal forms from raw legal entity names. Specifically, we employ various BERT variants and compare their performance against multiple traditional baselines. Our evaluation encompasses a substantial subset of freely available Legal Entity Identifier (LEI) data, comprising over 1.1 million legal entities from 30 different legal jurisdictions. The ground truth labels for classification per jurisdiction are taken from the Entity Legal Form (ELF) code standard (ISO 20275). Our findings demonstrate that pre-trained BERT variants outperform traditional text classification approaches in terms of F1 score, while also performing comparably well in the Macro F1 Score. Moreover, the validity of our proposal is supported by the outcome of third-party expert reviews conducted in ten selected jurisdictions. This study highlights the significant potential of Transformer-based models in advancing data standardization and data integration. The presented approaches can greatly benefit financial institutions, corporations, governments and other organizations in assessing business relationships, understanding risk exposure, and promoting effective governance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルを用いて,生の法人名からエンティティの法的形態を分類する手法を提案する。 具体的には,様々なBERTの変種を用いて,その性能を従来の複数のベースラインと比較する。 我々の評価は、30の異なる司法管轄区域から1100万以上の法的機関からなる、自由に利用可能な法定エンティティ識別(LEI)データのかなりのサブセットを含んでいる。 管轄区域ごとの分類のための根拠となる真理ラベルは、エンティティ法典(ELF)コード標準(ISO 20275)から取られる。 以上の結果から,事前学習したBERT変種は従来のテキスト分類法よりもF1スコアで優れており,マクロF1スコアでも高い性能を示した。 さらに, 提案の妥当性は, 選択された10の管轄区域で実施された第三者専門家レビューの結果に支えられている。 本研究は、データ標準化とデータ統合の進展におけるトランスフォーマーモデルの重要な可能性を強調している。 提示されたアプローチは、金融機関、企業、政府、その他の組織に対して、ビジネス関係の評価、リスク暴露の理解、効果的なガバナンスの促進において大きな利益をもたらす。

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