論文の概要: ML-Promise: A Multilingual Dataset for Corporate Promise Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04473v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 06:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:08.229623
• Title: ML-Promise: A Multilingual Dataset for Corporate Promise Verification
• Title（参考訳）: ML-Promise: 企業約束検証のための多言語データセット
• Authors: Yohei Seki, Hakusen Shu, Anaïs Lhuissier, Hanwool Lee, Juyeon Kang, Min-Yuh Day, Chung-Chi Chen,
• Abstract要約: 本稿では,約束検証の概念を紹介する。 それは、約束の識別、証拠評価、検証のタイミングの評価などのステップを含む。 本稿では,英語,フランス語,中国語,日本語,韓国語を含む最初の多言語データセットML-Promiseを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0384771155882606
• License:
• Abstract: Promises made by politicians, corporate leaders, and public figures have a significant impact on public perception, trust, and institutional reputation. However, the complexity and volume of such commitments, coupled with difficulties in verifying their fulfillment, necessitate innovative methods for assessing their credibility. This paper introduces the concept of Promise Verification, a systematic approach involving steps such as promise identification, evidence assessment, and the evaluation of timing for verification. We propose the first multilingual dataset, ML-Promise, which includes English, French, Chinese, Japanese, and Korean, aimed at facilitating in-depth verification of promises, particularly in the context of Environmental, Social, and Governance (ESG) reports. Given the growing emphasis on corporate environmental contributions, this dataset addresses the challenge of evaluating corporate promises, especially in light of practices like greenwashing. Our findings also explore textual and image-based baselines, with promising results from retrieval-augmented generation (RAG) approaches. This work aims to foster further discourse on the accountability of public commitments across multiple languages and domains.
• Abstract（参考訳）: 政治家、企業指導者、公人による約束は、大衆の認識、信頼、制度的評価に大きな影響を及ぼす。 しかし、これらのコミットメントの複雑さとボリュームは、その達成の検証の困難さと相まって、その信頼性を評価するための革新的な方法を必要としている。 本稿では, 確証識別, 証拠評価, 検証のタイミング評価などの段階を含む体系的アプローチである Promise Verification の概念を紹介する。 本稿では、特に環境・社会・ガバナンス(ESG)レポートにおいて、約束の詳細な検証を容易にすることを目的とした、英語、フランス語、中国語、日本語、韓国語を含む最初の多言語データセットML-Promiseを提案する。 企業環境への貢献がますます強調される中、このデータセットは、特にグリーンウォッシングのようなプラクティスを考慮して、企業の約束を評価するという課題に対処する。 また,テキストベースラインと画像ベースラインについても検討し,RAG(Research-augmented Generation)アプローチの有望な結果を得た。 この研究は、複数の言語やドメインにわたる公的なコミットメントのアカウンタビリティに関するさらなる議論を促進することを目的としている。

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