論文の概要: Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12420v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 20:42:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 16:17:12.214324
- Title: Evolution of ESG-focused DLT Research: An NLP Analysis of the Literature
- Title（参考訳）: ESGに着目したDLT研究の進化:NLPによる文献分析
- Authors: Walter Hernandez, Kamil Tylinski, Alastair Moore, Niall Roche, Nikhil
Vadgama, Horst Treiblmaier, Jiangbo Shangguan, Paolo Tasca, and Jiahua Xu
- Abstract要約: 我々は63,083件の引用ネットワークを構築し,解析のために24,539件のコーパスに精査した。
DLT の ESG 要素をピンポイントすることで,確立した技術分類学から派生した上位12のカテゴリに分類した46の論文に名前付きエンティティをラベル付けし,分類の強化を行った。
コーパスを505のキーペーパーに蒸留するために、微調整された言語モデルを使用し、名前付きエンティティと時間グラフ解析による文献レビューを容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6935539346560766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed Ledger Technologies (DLTs) have rapidly evolved, necessitating
comprehensive insights into their diverse components. However, a systematic
literature review that emphasizes the Environmental, Sustainability, and
Governance (ESG) components of DLT remains lacking. To bridge this gap, we
selected 107 seed papers to build a citation network of 63,083 references and
refined it to a corpus of 24,539 publications for analysis. Then, we labeled
the named entities in 46 papers according to twelve top-level categories
derived from an established technology taxonomy and enhanced the taxonomy by
pinpointing DLT's ESG elements. Leveraging transformer-based language models,
we fine-tuned a pre-trained language model for a Named Entity Recognition (NER)
task using our labeled dataset. We used our fine-tuned language model to
distill the corpus to 505 key papers, facilitating a literature review via
named entities and temporal graph analysis on DLT evolution in the context of
ESG. Our contributions are a methodology to conduct a machine learning-driven
systematic literature review in the DLT field, placing a special emphasis on
ESG aspects. Furthermore, we present a first-of-its-kind NER dataset, composed
of 54,808 named entities, designed for DLT and ESG-related explorations.
- Abstract（参考訳）: 分散Ledger Technologies(DLT)は急速に進化し、様々なコンポーネントに関する包括的な洞察を必要としている。
しかし、DLTの環境、持続可能性、ガバナンス(ESG)の構成要素を強調する体系的な文献レビューは、まだ不十分である。
このギャップを埋めるため,63,083件の引用ネットワークを構築するために107件のシード論文を選択し,解析のために24,539件のコーパスに精査した。
そこで我々は,DLTのESG要素をピンポイントすることで,確立した技術分類学から派生したトップレベルカテゴリ12の46の論文に名前付きエンティティをラベル付けし,分類の強化を行った。
トランスフォーマーベースの言語モデルを活用することで、ラベル付きデータセットを使用して、名前付きエンティティ認識(NER)タスクのための訓練済み言語モデルを微調整した。
我々は,コーパスを505個のキーペーパーに蒸留するために細調整された言語モデルを用いて,ESGの文脈におけるDLT進化の時間グラフ解析と名前付きエンティティによる文献レビューを行った。
我々のコントリビューションは、DLT分野における機械学習による体系的文献レビューを行うための方法論であり、ESGの側面に特に重点を置いている。
さらに、DLTおよびESG関連探査のために設計された54,808個の名前付きエンティティからなる第一種NERデータセットを提案する。
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