論文の概要: Supply chain emission estimation using large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01741v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 13:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:08:52.192870
• Title: Supply chain emission estimation using large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたサプライチェーン排出推定
• Authors: Ayush Jain, Manikandan Padmanaban, Jagabondhu Hazra, Shantanu Godbole, Kommy Weldemariam
• Abstract要約: ドメイン適応NLPファンデーションモデルを用いて、スコープ3排出量を推定する第一種フレームワークを提案する。 提案手法の性能をTF-IDF, word2Vec, Zero といった最先端のテキスト分類モデルと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.605998085195314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large enterprises face a crucial imperative to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs), especially goal 13, which focuses on combating climate change and its impacts. To mitigate the effects of climate change, reducing enterprise Scope 3 (supply chain emissions) is vital, as it accounts for more than 90\% of total emission inventories. However, tracking Scope 3 emissions proves challenging, as data must be collected from thousands of upstream and downstream suppliers.To address the above mentioned challenges, we propose a first-of-a-kind framework that uses domain-adapted NLP foundation models to estimate Scope 3 emissions, by utilizing financial transactions as a proxy for purchased goods and services. We compared the performance of the proposed framework with the state-of-art text classification models such as TF-IDF, word2Vec, and Zero shot learning. Our results show that the domain-adapted foundation model outperforms state-of-the-art text mining techniques and performs as well as a subject matter expert (SME). The proposed framework could accelerate the Scope 3 estimation at Enterprise scale and will help to take appropriate climate actions to achieve SDG 13.
• Abstract（参考訳）: 大企業は、持続可能な開発目標(SDG)、特に気候変動とその影響と戦うことに焦点を当てた目標13を達成するための重要な衝動に直面している。 気候変動の影響を緩和するためには、企業スコープ3(サプライチェーンエミッション)の削減が不可欠であり、総排出量の90%以上を占める。 しかし、上下流の何千ものサプライヤーからデータを集めなければならないため、スコープ3排出量の追跡は困難であり、上記の課題に対処するため、我々は、購入した商品やサービスの代理として金融取引を利用することで、ドメイン対応nlpファウンデーションモデルを用いてスコープ3排出量を推定するファースト・オブ・ア・カウンセリング・フレームワークを提案する。 提案フレームワークの性能をtf-idf, word2vec, zero shot learningなどの最先端テキスト分類モデルと比較した。 その結果, ドメイン適応基礎モデルは, 最先端のテキストマイニング技術より優れ, 課題専門知識(SME)も優れていることがわかった。 提案手法は企業規模でのスコープ3の推定を加速し、sdg13を達成するための適切な気候措置を講じる。

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