論文の概要: ESGSenticNet: A Neurosymbolic Knowledge Base for Corporate Sustainability Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15720v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 01:21:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:57:13.797644
- Title: ESGSenticNet: A Neurosymbolic Knowledge Base for Corporate Sustainability Analysis
- Title（参考訳）: ESGSenticNet:企業サステナビリティ分析のためのニューロシンボリック知識ベース
- Authors: Keane Ong, Rui Mao, Frank Xing, Ranjan Satapathy, Johan Sulaeman, Erik Cambria, Gianmarco Mengaldo,
- Abstract要約: 本稿では,持続可能性分析の知識基盤であるESGSenticNetを紹介する。
ESGSenticNetは、特殊概念解析、GPT-4o推論、および半教師付きラベル伝搬を統合するニューロシンボリックフレームワークから構築されている。
ESGSenticNetは、語彙的手法としてデプロイされると、より効果的に関連性があり実行可能なサステナビリティ情報をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.738671295538396
- License:
- Abstract: Evaluating corporate sustainability performance is essential to drive sustainable business practices, amid the need for a more sustainable economy. However, this is hindered by the complexity and volume of corporate sustainability data (i.e. sustainability disclosures), not least by the effectiveness of the NLP tools used to analyse them. To this end, we identify three primary challenges - immateriality, complexity, and subjectivity, that exacerbate the difficulty of extracting insights from sustainability disclosures. To address these issues, we introduce ESGSenticNet, a publicly available knowledge base for sustainability analysis. ESGSenticNet is constructed from a neurosymbolic framework that integrates specialised concept parsing, GPT-4o inference, and semi-supervised label propagation, together with a hierarchical taxonomy. This approach culminates in a structured knowledge base of 44k knowledge triplets - ('halve carbon emission', supports, 'emissions control'), for effective sustainability analysis. Experiments indicate that ESGSenticNet, when deployed as a lexical method, more effectively captures relevant and actionable sustainability information from sustainability disclosures compared to state of the art baselines. Besides capturing a high number of unique ESG topic terms, ESGSenticNet outperforms baselines on the ESG relatedness and ESG action orientation of these terms by 26% and 31% respectively. These metrics describe the extent to which topic terms are related to ESG, and depict an action toward ESG. Moreover, when deployed as a lexical method, ESGSenticNet does not require any training, possessing a key advantage in its simplicity for non-technical stakeholders.
- Abstract（参考訳）: コーポレート・サステナビリティ・パフォーマンスの評価は、より持続可能な経済が要求される中、持続可能なビジネス・プラクティスの推進に不可欠である。
しかし、これは企業サステナビリティデータ(すなわちサステナビリティ開示)の複雑さと量によって妨げられている。
この目的のために,無物質性,複雑性,主観性という,持続可能性開示から洞察を抽出することの難しさを悪化させる3つの主要な課題を特定した。
これらの課題に対処するために,サステナビリティ分析のための公開知識ベースであるESGSenticNetを紹介した。
ESGSenticNetは、特殊な概念解析、GPT-4o推論、半教師付きラベルの伝播と階層的な分類を統合した、神経象徴的なフレームワークから構築されている。
このアプローチは、効果的な持続可能性分析のための44kの知識三重項(「半炭素排出量」、支持率「エミッション制御」)の構造化知識ベースで終わる。
ESGSenticNetは、語彙的手法としてデプロイされた場合、持続可能性開示から関連性および実行可能な持続可能性情報を、最先端のベースラインと比較してより効果的に取得することを示している。
ESGSenticNetは、多くのユニークなESGトピック用語の取得に加えて、これらの用語のESG関連性とESGアクションオリエンテーションをそれぞれ26%、31%上回っている。
これらのメトリクスは、トピック用語がESGと関連している範囲を記述し、ESGに対するアクションを記述する。
さらに、語彙的手法としてデプロイされる場合、ESGSenticNetはトレーニングを一切必要とせず、非技術的ステークホルダーにとって、その単純さにおいて重要な優位性を持つ。
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