論文の概要: Aligning ESG Controversy Data with International Guidelines through Semi-Automatic Ontology Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10922v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 17:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.84223
• Title: Aligning ESG Controversy Data with International Guidelines through Semi-Automatic Ontology Construction
• Title（参考訳）: 半自動オントロジー構築による国際ガイドラインによるESG論争データの調整
• Authors: Tsuyoshi Iwata, Guillaume Comte, Melissa Flores, Ryoma Kondo, Ryohei Hisano,
• Abstract要約: 本稿では,環境,社会的,統治的な事象を構造化した知識表現を構築するための半自動手法を提案する。 提案手法では, 軽量オントロジー設計, フォーマルパターンモデリング, および大規模言語モデルを用いて, 規範的原理を再利用可能なテンプレートに変換する。 これらのテンプレートは、ニュースコンテンツから関連する情報を抽出し、報告されたインシデントと特定のフレームワーク原則をリンクする構造化知識グラフをポップアップするために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing importance of environmental, social, and governance data in regulatory and investment contexts has increased the need for accurate, interpretable, and internationally aligned representations of non-financial risks, particularly those reported in unstructured news sources. However, aligning such controversy-related data with principle-based normative frameworks, such as the United Nations Global Compact or Sustainable Development Goals, presents significant challenges. These frameworks are typically expressed in abstract language, lack standardized taxonomies, and differ from the proprietary classification systems used by commercial data providers. In this paper, we present a semi-automatic method for constructing structured knowledge representations of environmental, social, and governance events reported in the news. Our approach uses lightweight ontology design, formal pattern modeling, and large language models to convert normative principles into reusable templates expressed in the Resource Description Framework. These templates are used to extract relevant information from news content and populate a structured knowledge graph that links reported incidents to specific framework principles. The result is a scalable and transparent framework for identifying and interpreting non-compliance with international sustainability guidelines.
• Abstract（参考訳）: 規制や投資の文脈における環境、社会的、統治的データの重要性の高まりは、非金融的リスクの正確な、解釈可能な、国際的に整合した表現の必要性、特に非構造的なニュースソースで報告されているものの必要性を高めている。 しかしながら、このような論争に関連するデータを、国連グローバルコンパクトや持続可能な開発目標のような原則に基づく規範的フレームワークと整合させることは、重大な課題を提起する。 これらのフレームワークは一般的に抽象言語で表現され、標準化された分類体系が欠如しており、商用データプロバイダが使用する独自の分類システムとは異なる。 本稿では,環境,社会的,統治的な事象の構造化知識表現を構築するための半自動手法を提案する。 我々のアプローチは、軽量なオントロジー設計、フォーマルなパターンモデリング、および大規模言語モデルを使用して、規範的原則をリソース記述フレームワークで表現された再利用可能なテンプレートに変換する。 これらのテンプレートは、ニュースコンテンツから関連する情報を抽出し、報告されたインシデントと特定のフレームワーク原則をリンクする構造化知識グラフをポップアップするために使用される。 その結果は、国際サステナビリティガイドラインに準拠しないものを識別し、解釈するためのスケーラブルで透明なフレームワークとなった。

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