論文の概要: Jetsons at FinNLP 2024: Towards Understanding the ESG Impact of a News Article using Transformer-based Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00386v1
- Date: Sat, 30 Mar 2024 14:58:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 03:59:36.736377
- Title: Jetsons at FinNLP 2024: Towards Understanding the ESG Impact of a News Article using Transformer-based Models
- Title（参考訳）: FinNLP 2024におけるJetsons: Transformer-based Modelを用いたニュース記事のESG影響の理解に向けて
- Authors: Parag Pravin Dakle, Alolika Gon, Sihan Zha, Liang Wang, SaiKrishna Rallabandi, Preethi Raghavan,
- Abstract要約: 本稿では,Jetsonsチームによる多言語ESG影響時間推定タスクにおける様々なアプローチについて述べる。
共有タスクデータセットは、英語、フランス語、韓国語、日本語の2,059のニュースタイトルと記事で構成されている。
インパクト型分類タスクでは,XLM-RoBERTaモデルを英語で最初にランク付けしたカスタム微調整戦略を用いて微調整した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.010041097710465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we describe the different approaches explored by the Jetsons team for the Multi-Lingual ESG Impact Duration Inference (ML-ESG-3) shared task. The shared task focuses on predicting the duration and type of the ESG impact of a news article. The shared task dataset consists of 2,059 news titles and articles in English, French, Korean, and Japanese languages. For the impact duration classification task, we fine-tuned XLM-RoBERTa with a custom fine-tuning strategy and using self-training and DeBERTa-v3 using only English translations. These models individually ranked first on the leaderboard for Korean and Japanese and in an ensemble for the English language, respectively. For the impact type classification task, our XLM-RoBERTa model fine-tuned using a custom fine-tuning strategy ranked first for the English language.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Jetsonsチームが,ML-ESG-3(Multi-Lingual ESG Impact Duration Inference, ML-ESG-3)共有タスクに対して行ったアプローチについて述べる。
共有タスクは、ニュース記事のESG影響の持続時間と種類を予測することに焦点を当てる。
共有タスクデータセットは、英語、フランス語、韓国語、日本語の2,059のニュースタイトルと記事で構成されている。
XLM-RoBERTaをカスタムな微調整戦略で微調整し、自己学習とDeBERTa-v3を英語翻訳のみで用いる。
これらのモデルはそれぞれ、韓国語と日本語のリーダーボードに、英語のアンサンブルにそれぞれランクインした。
インパクト型分類タスクでは,XLM-RoBERTaモデルを英語で最初にランク付けしたカスタム微調整戦略を用いて微調整した。
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