論文の概要: Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08073v2
- Date: Tue, 17 Nov 2020 17:20:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 04:00:44.254814
- Title: Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 自然言語処理による持続可能性レポートの分析
- Authors: Alexandra Luccioni, Emily Baylor, Nicolas Duchene
- Abstract要約: 近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Climate change is a far-reaching, global phenomenon that will impact many
aspects of our society, including the global stock market
\cite{dietz2016climate}. In recent years, companies have increasingly been
aiming to both mitigate their environmental impact and adapt to the changing
climate context. This is reported via increasingly exhaustive reports, which
cover many types of climate risks and exposures under the umbrella of
Environmental, Social, and Governance (ESG). However, given this abundance of
data, sustainability analysts are obliged to comb through hundreds of pages of
reports in order to find relevant information. We leveraged recent progress in
Natural Language Processing (NLP) to create a custom model, ClimateQA, which
allows the analysis of financial reports in order to identify climate-relevant
sections based on a question answering approach. We present this tool and the
methodology that we used to develop it in the present article.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は、世界の株式市場である \cite{dietz2016climate}を含む、我々の社会の多くの側面に影響を与える、広範囲にわたる世界的現象である。
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底的な報告によって報告されている。
しかし、この膨大なデータを考えると、持続可能性アナリストは関連する情報を見つけるために数百ページのレポートをまとめなければならない。
我々は,NLP(Natural Language Processing)の最近の進歩を活用して,質問応答アプローチに基づく気候関連セクションを特定するために,財務報告の分析を可能にするカスタムモデルであるClimateQAを開発した。
本稿では,本ツールの開発に用いたツールと方法論について紹介する。
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