論文の概要: Benchmarking Multimodal Understanding and Complex Reasoning for ESG Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18932v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 03:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:47.136267
• Title: Benchmarking Multimodal Understanding and Complex Reasoning for ESG Tasks
• Title（参考訳）: ESGタスクに対するマルチモーダル理解と複雑推論のベンチマーク
• Authors: Lei Zhang, Xin Zhou, Chaoyue He, Di Wang, Yi Wu, Hong Xu, Wei Liu, Chunyan Miao,
• Abstract要約: 環境・社会・ガバナンス(ESG)報告は、持続可能性の実践の評価、規制コンプライアンスの確保、財務透明性の促進に不可欠である。 MMESGBenchは、マルチモーダル理解と複雑な推論を、構造的に多種多様なマルチソースESG文書間で評価するための、最初のベンチマークデータセットである。 MMESGBenchは、45のESG文書から得られた933の検証済みQAペアで構成され、7つの異なるドキュメントタイプと3つの主要なESGソースカテゴリにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.350173737493215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental, Social, and Governance (ESG) reports are essential for evaluating sustainability practices, ensuring regulatory compliance, and promoting financial transparency. However, these documents are often lengthy, structurally diverse, and multimodal, comprising dense text, structured tables, complex figures, and layout-dependent semantics. Existing AI systems often struggle to perform reliable document-level reasoning in such settings, and no dedicated benchmark currently exists in ESG domain. To fill the gap, we introduce \textbf{MMESGBench}, a first-of-its-kind benchmark dataset targeted to evaluate multimodal understanding and complex reasoning across structurally diverse and multi-source ESG documents. This dataset is constructed via a human-AI collaborative, multi-stage pipeline. First, a multimodal LLM generates candidate question-answer (QA) pairs by jointly interpreting rich textual, tabular, and visual information from layout-aware document pages. Second, an LLM verifies the semantic accuracy, completeness, and reasoning complexity of each QA pair. This automated process is followed by an expert-in-the-loop validation, where domain specialists validate and calibrate QA pairs to ensure quality, relevance, and diversity. MMESGBench comprises 933 validated QA pairs derived from 45 ESG documents, spanning across seven distinct document types and three major ESG source categories. Questions are categorized as single-page, cross-page, or unanswerable, with each accompanied by fine-grained multimodal evidence. Initial experiments validate that multimodal and retrieval-augmented models substantially outperform text-only baselines, particularly on visually grounded and cross-page tasks. MMESGBench is publicly available as an open-source dataset at https://github.com/Zhanglei1103/MMESGBench.
• Abstract（参考訳）: 環境・社会・ガバナンス(ESG)報告は、持続可能性の実践の評価、規制コンプライアンスの確保、財務透明性の促進に不可欠である。 しかし、これらの文書はしばしば長く、構造的に多様であり、密集したテキスト、構造化されたテーブル、複雑な図形、レイアウトに依存した意味論から構成される。 既存のAIシステムは、そのような設定で信頼できるドキュメントレベルの推論を実行するのに苦労することが多く、ESGドメインに現在、専用のベンチマークは存在しない。 このギャップを埋めるために、構造的に多様かつ多ソースなESG文書間での多モーダル理解と複雑な推論を評価することを目的とした、第一種ベンチマークデータセットである \textbf{MMESGBench} を導入する。 このデータセットは、人間とAIのコラボレーティブなマルチステージパイプラインを通じて構築される。 まず、レイアウト対応の文書ページからリッチテキスト、表、視覚情報を共同で解釈し、候補質問応答(QA)ペアを生成する。 第2に、LLMは各QAペアのセマンティックな正確性、完全性、および推論の複雑さを検証する。 ドメインの専門家が品質、妥当性、多様性を保証するためにQAペアの検証と校正を行う。 MMESGBenchは、45のESG文書から得られた933の検証済みQAペアで構成され、7つの異なるドキュメントタイプと3つの主要なESGソースカテゴリにまたがる。 質問はシングルページ、クロスページ、または解決不可能に分類され、それぞれがきめ細かいマルチモーダルな証拠を伴っている。 初期の実験では、マルチモーダルおよび検索拡張モデルはテキストのみのベースライン、特に視覚的に接地されたタスクと横断的なタスクよりも大幅に優れていた。 MMESGBenchはhttps://github.com/Zhanglei1103/MMESGBenchでオープンソースデータセットとして公開されている。

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