Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing ESG Impact Type Identification through Early Fusion and Multilingual Models

論文の概要: Enhancing ESG Impact Type Identification through Early Fusion and Multilingual Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10772v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 15:54:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-19 15:27:41.798240
Title: Enhancing ESG Impact Type Identification through Early Fusion and Multilingual Models
Title（参考訳）: 早期融合と多言語モデルによるesgインパクトタイプ同定の促進
Authors: Hariram Veeramani, Surendrabikram Thapa, Usman Naseem
Abstract要約: 本稿では,アンサンブル学習技術を活用し,早期・後期の融合アプローチを活かした包括的システムを提案する。提案手法では,mBERT,FrauBERT-base,ALBERT-base-v2,Latent Semantic Analysis (LSA) とTerm Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) の4つの異なるモデルを用いている。 LSA、TF-IDF、mBERT、FrauBERT-base、ALBERT-base-v2を統合した初期の融合アンサンブルアプローチは、より広範な実験によって実現されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.97890110201934
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the evolving landscape of Environmental, Social, and Corporate Governance (ESG) impact assessment, the ML-ESG-2 shared task proposes identifying ESG impact types. To address this challenge, we present a comprehensive system leveraging ensemble learning techniques, capitalizing on early and late fusion approaches. Our approach employs four distinct models: mBERT, FlauBERT-base, ALBERT-base-v2, and a Multi-Layer Perceptron (MLP) incorporating Latent Semantic Analysis (LSA) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) features. Through extensive experimentation, we find that our early fusion ensemble approach, featuring the integration of LSA, TF-IDF, mBERT, FlauBERT-base, and ALBERT-base-v2, delivers the best performance. Our system offers a comprehensive ESG impact type identification solution, contributing to the responsible and sustainable decision-making processes vital in today's financial and corporate governance landscape.
Abstract（参考訳）: 環境・社会・コーポレート・ガバナンス(ESG)による影響評価の進展の中で、ML-ESG-2共有タスクは、ESGの影響タイプを特定することを提案する。そこで本研究では,初期および後期の融合アプローチを活かしたアンサンブル学習手法を活用した総合的なシステムを提案する。本手法では,mBERT,FrauBERT-base,ALBERT-base-v2,Latent Semantic Analysis (LSA) とTerm Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) の4つの異なるモデルを用いる。 LSA,TF-IDF,mBERT,FrauBERT-base,ALBERT-base-v2を統合した初期の融合アンサンブルアプローチは,優れた性能を実現する。当社のシステムは、ESGインパクト型識別ソリューションを包括的に提供し、今日の金融・企業管理の現場で不可欠な責任と持続可能な意思決定プロセスに寄与します。

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