要約
本論文では、監査人や投資家、一般市民が企業のサステナビリティレポートを効率的に分析できるように支援する、インテリジェントでコンテキストを意識したレコメンダーシステムであるsustain.AIを紹介します。このツールは、BERTベースのエンコーディングモジュールとマルチラベル分類ヘッドを組み合わせたエンドツーエンドの学習可能なアーキテクチャを活用し、持続可能性報告書の関連テキストをGRI(Global Reporting Initiative)規格の各法規に適合させる。我々は、2つの新しいドイツの持続可能性報告書データセットで我々のモデルを評価し、複数の強力なベースラインと比較して、一貫して大幅に高い推薦性能を達成しました。さらに、sustain.AIは、今後数ヶ月以内に誰でも利用できるように公開される予定です。
要約(オリジナル)
We present sustain.AI, an intelligent, context-aware recommender system that assists auditors and financial investors as well as the general public to efficiently analyze companies’ sustainability reports. The tool leverages an end-to-end trainable architecture that couples a BERT-based encoding module with a multi-label classification head to match relevant text passages from sustainability reports to their respective law regulations from the Global Reporting Initiative (GRI) standards. We evaluate our model on two novel German sustainability reporting data sets and consistently achieve a significantly higher recommendation performance compared to multiple strong baselines. Furthermore, sustain.AI will be publicly available for everyone within the next months.
arxiv情報
著者 | Lars Hillebrand,Maren Pielka,David Leonhard,Tobias Deußer,Tim Dilmaghani,Bernd Kliem,Rüdiger Loitz,Milad Morad,Christian Temath,Thiago Bell,Robin Stenzel,Rafet Sifa |
発行日 | 2023-05-15 15:16:19+00:00 |
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