論文の概要: Group Reasoning Emission Estimation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06874v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 09:02:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:44.989092
• Title: Group Reasoning Emission Estimation Networks
• Title（参考訳）: グループ推論エミッション推定ネットワーク
• Authors: Yanming Guo, Xiao Qian, Kevin Credit, Jin Ma,
• Abstract要約: 企業レベルの排出量推定を標準化する,AI駆動型炭素会計フレームワークを導入する。 大規模言語モデル(LLM)を用いた新しい推論手法を用いる。 1,114のAICSカテゴリの実験により、最先端の性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.479035866165926
• License:
• Abstract: Accurate greenhouse gas (GHG) emission reporting is critical for governments, businesses, and investors. However, adoption remains limited particularly among small and medium enterprises due to high implementation costs, fragmented emission factor databases, and a lack of robust sector classification methods. To address these challenges, we introduce Group Reasoning Emission Estimation Networks (GREEN), an AI-driven carbon accounting framework that standardizes enterprise-level emission estimation, constructs a large-scale benchmark dataset, and leverages a novel reasoning approach with large language models (LLMs). Specifically, we compile textual descriptions for 20,850 companies with validated North American Industry Classification System (NAICS) labels and align these with an economic model of carbon intensity factors. By reframing sector classification as an information retrieval task, we fine-tune Sentence-BERT models using a contrastive learning loss. To overcome the limitations of single-stage models in handling thousands of hierarchical categories, we propose a Group Reasoning method that ensembles LLM classifiers based on the natural NAICS ontology, decomposing the task into multiple sub-classification steps. We theoretically prove that this approach reduces classification uncertainty and computational complexity. Experiments on 1,114 NAICS categories yield state-of-the-art performance (83.68% Top-1, 91.47% Top-10 accuracy), and case studies on 20 companies report a mean absolute percentage error (MAPE) of 45.88%. The project is available at: https://huggingface.co/datasets/Yvnminc/ExioNAICS.
• Abstract（参考訳）: 正確な温室効果ガス排出報告(GHG)は、政府、企業、投資家にとって重要である。 しかし、高実装コスト、断片化された排出要因データベース、堅牢なセクター分類方法の欠如などにより、特に中小企業では採用が限られている。 これらの課題に対処するため,企業レベルの排出量推定を標準化するAI駆動型炭素会計フレームワークであるGREEN(Group Reasoning Emission Estimation Networks)を導入し,大規模ベンチマークデータセットを構築し,大規模言語モデル(LLM)による新たな推論アプローチを活用する。 具体的には、北米産業分類システム(NAICS)のラベルを検証した20,850社を対象に、テキストによる記述をコンパイルし、これらを炭素強度因子の経済モデルと整合させる。 セクター分類を情報検索タスクとして再定義することにより、コントラスト学習損失を用いたSentence-BERTモデルを微調整する。 何千もの階層的カテゴリを扱う場合の単一ステージモデルの限界を克服するために,自然のNAICSオントロジーに基づいてLLM分類器をアンサンブルし,タスクを複数のサブクラス化ステップに分解するグループ推論手法を提案する。 このアプローチが分類の不確実性と計算複雑性を低減することを理論的に証明する。 1,114のAICSカテゴリの実験では、最先端のパフォーマンス(83.68%のTop-1、91.47%のTop-10の精度)が得られ、20社のケーススタディでは平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)が45.88%と報告されている。 このプロジェクトは、https://huggingface.co/datasets/Yvnminc/ExioNAICSで利用可能である。

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