論文の概要: Enhancing Retrieval for ESGLLM via ESG-CID -- A Disclosure Content Index Finetuning Dataset for Mapping GRI and ESRS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10674v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 18:07:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 16:13:38.746970
• Title: Enhancing Retrieval for ESGLLM via ESG-CID -- A Disclosure Content Index Finetuning Dataset for Mapping GRI and ESRS
• Title（参考訳）: ESGLLM の ESG-CID による検索の促進 -- GRI と ESRS のマッピング用データセットの開示コンテンツインデックス作成
• Authors: Shafiuddin Rehan Ahmed, Ankit Parag Shah, Quan Hung Tran, Vivek Khetan, Sukryool Kang, Ankit Mehta, Yujia Bao, Wei Wei,
• Abstract要約: 気候変動は、組織のプラクティスにおける透明性と説明責任の必要性を増している。 Global Reporting Initiative(GRI)やEuropean Sustainability Reporting Standards(ESRS)といったフレームワークはESGレポートの標準化を目指している。 企業報告スタイルにおけるESG文書の相当な長さと可変性のため、包括的なレポートの生成は依然として困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.217878978015856
• License:
• Abstract: Climate change has intensified the need for transparency and accountability in organizational practices, making Environmental, Social, and Governance (ESG) reporting increasingly crucial. Frameworks like the Global Reporting Initiative (GRI) and the new European Sustainability Reporting Standards (ESRS) aim to standardize ESG reporting, yet generating comprehensive reports remains challenging due to the considerable length of ESG documents and variability in company reporting styles. To facilitate ESG report automation, Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems can be employed, but their development is hindered by a lack of labeled data suitable for training retrieval models. In this paper, we leverage an underutilized source of weak supervision -- the disclosure content index found in past ESG reports -- to create a comprehensive dataset, ESG-CID, for both GRI and ESRS standards. By extracting mappings between specific disclosure requirements and corresponding report sections, and refining them using a Large Language Model as a judge, we generate a robust training and evaluation set. We benchmark popular embedding models on this dataset and show that fine-tuning BERT-based models can outperform commercial embeddings and leading public models, even under temporal data splits for cross-report style transfer from GRI to ESRS
• Abstract（参考訳）: 気候変動により、組織の実践における透明性と説明責任の必要性が増し、環境、社会、ガバナンス(ESG)の報告がますます重要になっている。 GRI(Global Reporting Initiative)やESRS(European Sustainability Reporting Standards)といったフレームワークはESGレポートの標準化を目標としているが、ESGドキュメントの相当な長さと企業のレポートスタイルの変動のため、包括的なレポートの生成は難しいままである。 ESGレポートの自動化を容易にするために、レトリーバル拡張生成システム(RAG)を用いることができるが、それらの開発は、学習モデルに適合するラベル付きデータの欠如によって妨げられる。 本稿では、過去のESGレポートに見られる情報開示コンテンツ指標である弱監督源の未使用を利用して、GRIおよびESRS標準の両方に包括的データセットESG-CIDを作成する。 特定の開示要件とそれに対応するレポートセクションのマッピングを抽出し,大言語モデルを用いて判断を行うことにより,ロバストなトレーニングと評価セットを生成する。 我々は、このデータセット上で一般的な埋め込みモデルをベンチマークし、細調整されたBERTベースのモデルが、GRIからESRSへのクロスレポートスタイル転送のための一時的なデータ分割の下でも、商業的な埋め込みや主要な公開モデルよりも優れていることを示す。

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