論文の概要: TradeVerse: A Longitudinal Benchmark of Political Negotiation in International Trade
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06549v1
- Date: Thu, 06 Aug 2026 20:03:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.279231
- Title: TradeVerse: A Longitudinal Benchmark of Political Negotiation in International Trade
- Title（参考訳）: TradeVerse:国際貿易における政治的交渉の長期的ベンチマーク
- Abstract要約: 世界貿易機関(WTO)特有の貿易問題から構築されたベンチマークであるTradeVerseを紹介します。
私たちは5つのグループにまたがって170ドル(約1万1000円)のミーティングの分を再構築し、899ドル(約8万2000円)の製品グループを作りました。
本システムは,会議の匿名化内容を解析することにより,応答国の名称を推測できるかどうかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLMs are increasingly being applied to tasks involving institutional and political texts, but existing benchmarks evaluate them on isolated documents or single tasks. In realpolitik, negotiations are longitudinal data, where participating parties can align or argue over multiple iterations and each turn is an outcome of the previous turns, hence, understanding one turn requires tracking everything before it. We introduce TradeVerse, a benchmark built from the World Trade Organisation (WTO) specific trade concerns, where member states challenge one another and exchange arguments over multiple rounds, sometimes for years. We, in TradeVerse, reconstruct minutes of $1170$ meetings, spanning across 5 groups and $89$ product groups and define three tasks: first, the system has to analyze the longitudinal meeting records and predict the harmonized system codes (HS chapters) of the products under discussion in the particular meeting, second, we examine whether the system, upon analyzing the anonymized content of the meeting, can guess the name of the responding country and third, we ask the system to play the role of the responding country and provide the statement for the very last round. All labels are recovered directly from the proceedings, requiring no manual annotation. Our experiments highlight the challenges these tasks pose for current LLMs. To the best of our knowledge, TradeVerseis the first benchmark to investigate potential of LLMs in understanding longitudinal political trade negotiations.
- Abstract（参考訳）: LLMは、制度的および政治的テキストを含むタスクにますます適用されているが、既存のベンチマークでは、独立した文書や単一のタスクで評価されている。
リアルポリティックでは、交渉は縦断的なデータであり、参加者は複数のイテレーションを調整または議論することができ、各ターンは前のターンの結果である。
世界貿易機関(WTO)特有の貿易問題から構築されたベンチマークであるTradeVerseを紹介します。
我々は,TreatVerseにおいて,5つのグループにまたがる170ドルのミーティングの分を再構築し,79ドルの製品グループにまたがって3つのタスクを定義する。まず,システムは,特定のミーティングで議論されている製品の長手なミーティング記録を分析し,調和したシステムコード(HSチャプタ)を予測し,第2に,ミーティングの匿名化されたコンテンツを分析して,応答国の名称を推測し,第3に,応答国の役割を果たすようシステムに依頼し,最終ラウンドの声明を提示する。
すべてのラベルはプロシージャから直接復元され、手動のアノテーションは不要である。
我々の実験は、これらのタスクが現在のLLMにもたらす課題を強調します。
我々の知る限り、TreatVerseiは、中道的な政治的貿易交渉を理解する上でLLMの可能性を調査する最初のベンチマークである。
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