論文の概要: CarbonChat: Large Language Model-Based Corporate Carbon Emission Analysis and Climate Knowledge Q&A System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02031v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 08:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:50.672171
• Title: CarbonChat: Large Language Model-Based Corporate Carbon Emission Analysis and Climate Knowledge Q&A System
• Title（参考訳）: CarbonChat:大規模言語モデルに基づくコーポレートカーボンエミッション分析と気候知識Q&Aシステム
• Authors: Zhixuan Cao, Ming Han, Jingtao Wang, Meng Jia,
• Abstract要約: 大規模言語モデルに基づくコーポレートカーボンエミッション分析と気候知識Q&Aシステムを提案する。 ルールベースおよび長文文書のセグメンテーションを扱うために,多種多様なインデックスモジュール構築法を提案する。 炭素排出量分析のための14の次元が確立されており、レポートの要約、関連性評価、カスタマイズされた応答を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.008184902967172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the impact of global climate change intensifies, corporate carbon emissions have become a focal point of global attention. In response to issues such as the lag in climate change knowledge updates within large language models, the lack of specialization and accuracy in traditional augmented generation architectures for complex problems, and the high cost and time consumption of sustainability report analysis, this paper proposes CarbonChat: Large Language Model-based corporate carbon emission analysis and climate knowledge Q&A system, aimed at achieving precise carbon emission analysis and policy understanding.First, a diversified index module construction method is proposed to handle the segmentation of rule-based and long-text documents, as well as the extraction of structured data, thereby optimizing the parsing of key information.Second, an enhanced self-prompt retrieval-augmented generation architecture is designed, integrating intent recognition, structured reasoning chains, hybrid retrieval, and Text2SQL, improving the efficiency of semantic understanding and query conversion.Next, based on the greenhouse gas accounting framework, 14 dimensions are established for carbon emission analysis, enabling report summarization, relevance evaluation, and customized responses.Finally, through a multi-layer chunking mechanism, timestamps, and hallucination detection features, the accuracy and verifiability of the analysis results are ensured, reducing hallucination rates and enhancing the precision of the responses.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響が強まるにつれ、コーポレート・カーボン・エミッションは世界的な注目の的になっている。 大規模言語モデルにおける気候変動知識の更新の遅れや、複雑な問題に対する従来の拡張世代アーキテクチャの特殊化と精度の欠如、持続可能性レポート分析の高コスト・時間消費といった問題に対応するため、炭素チャットを提案する。 大規模言語モデルに基づくコーポレートカーボンエミッション分析と気候知識Q&Aシステム。まず、ルールベースおよび長文文書のセグメンテーション、構造化されたデータの抽出、キー情報の解析の最適化を行うために、多角化インデックスモジュール構築手法を提案し、また、目的認識、構造的推論チェーン、ハイブリッド化、テキスト2SQLの統合、セマンティック・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・インフォーメーション・インフォーメーション・インフォーメーション・インフォーメーション、セマンティック・インフォーメーション・インフォメーション、セマンティック・インテリジェンス・インフォメーション、セマンティック・インテリジェンス・インテリジェンス、セマンティック・インテリジェンス・インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテインテインテリジェンス、インテインテリジェンス、マルチテリジェンス、そしてマルチテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、インテリジェンス、そしてマルチテンス、インテリジェンス、インテリジェンス、そしてマルチテリジェンス、そしてマルチフォーマンス、マルチフォーマンス、セマンスメント、そしてマルチテンション、そしてマルチテンション、マルチテンション、マルチテンション、そしてマルチエンス、そして。

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