論文の概要: Leveraging Language Models to Detect Greenwashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01469v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 21:41:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:55:54.002954
• Title: Leveraging Language Models to Detect Greenwashing
• Title（参考訳）: グリーンウォッシングの検出に言語モデルを活用する
• Authors: Avalon Vinella, Margaret Capetz, Rebecca Pattichis, Christina Chance, and Reshmi Ghosh
• Abstract要約: グリーンウォッシングリスクに対して,生成ラベル上で言語モデルをトレーニングするための新しい手法を提案する。 本研究の主な貢献は,緑化リスクを定量化するための数学的定式化と,この問題に対する微調整式CurrentBERTモデルである。 持続可能性レポートからなるテストセットでは, 平均精度スコアが86.34%, F1スコアが0.67。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, climate change repercussions have increasingly captured public interest. Consequently, corporations are emphasizing their environmental efforts in sustainability reports to bolster their public image. Yet, the absence of stringent regulations in review of such reports allows potential greenwashing. In this study, we introduce a novel methodology to train a language model on generated labels for greenwashing risk. Our primary contributions encompass: developing a mathematical formulation to quantify greenwashing risk, a fine-tuned ClimateBERT model for this problem, and a comparative analysis of results. On a test set comprising of sustainability reports, our best model achieved an average accuracy score of 86.34% and F1 score of 0.67, demonstrating that our methods show a promising direction of exploration for this task.
• Abstract（参考訳）: 近年、気候変動による影響が大衆の関心を惹きつけている。 その結果、企業は公的なイメージを強化するために持続可能性レポートへの環境取り組みを強調している。 しかし、このような報告書のレビューに厳格な規制がないことは、グリーンウォッシングの可能性を秘めている。 本研究では,グリーンウォッシングリスクを考慮に入れたラベルを用いた言語モデル学習手法を提案する。 本研究の主な貢献は,緑化リスクを定量化するための数学的定式化,この問題に対する微調整式CurrentBERTモデル,結果の比較分析である。 持続可能性レポートからなるテストセットでは, 平均精度スコア86.34%, F1スコア0.67を達成し, 提案手法が本課題に対する探索の有望な方向を示すことを示した。

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