要約
私たちは、監査人や金融投資家、さらには一般の人々が企業のサステナビリティ報告書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認識したレコメンダー システムであるsustainAI を紹介します。
このツールは、BERT ベースのエンコード 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トレーニング可能なアーキテクチャを活用し、サステナビリティ レポートからの関連テキスト文を Global Reporting Initiative (GRI) 標準のそれぞれの法規制に照合します。
私たちはドイツの 2 つの新しい持続可能性報告データセットに基づいてモデルを評価し、複数の強力なベースラインと比較して大幅に高い推奨パフォーマンスを一貫して達成しています。
さらに、sustainAI は https://sustain.ki.nrw/ で誰でも公開されています。
要約(オリジナル)
We present sustainAI, 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, sustainAI is publicly available for everyone at https://sustain.ki.nrw/.
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 | 2023-05-26 07:49:33+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google