[論文レビュー] Advanced Unstructured Data Processing for ESG Reports: A Methodology for Structured Transformation and Enhanced Analysis

Jiahui Peng, Jing Gao+7 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2024

Sustainable Industrial Ecology被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、'Unstructured Core Library' を使用した新規手法を提案し、高精度なテキストクリーニング、画像ベースのテキスト抽出、およびテーブルの標準化を通じて、非構造化ESGレポートを構造的で分析可能な形式に変換する。このアプローチにより、業界をまたぐ多様なレイアウトやデータタイプを正確に処理でき、NLPおよびLLMの応用が企業の持続可能性評価分野で顕著に進展する。

ABSTRACT

In the evolving field of corporate sustainability, analyzing unstructured Environmental, Social, and Governance (ESG) reports is a complex challenge due to their varied formats and intricate content. This study introduces an innovative methodology utilizing the "Unstructured Core Library", specifically tailored to address these challenges by transforming ESG reports into structured, analyzable formats. Our approach significantly advances the existing research by offering high-precision text cleaning, adept identification and extraction of text from images, and standardization of tables within these reports. Emphasizing its capability to handle diverse data types, including text, images, and tables, the method adeptly manages the nuances of differing page layouts and report styles across industries. This research marks a substantial contribution to the fields of industrial ecology and corporate sustainability assessment, paving the way for the application of advanced NLP technologies and large language models in the analysis of corporate governance and sustainability. Our code is available at https://github.com/linancn/TianGong-AI-Unstructure.git.

研究の動機と目的

• 不規則なフォーマットと複雑な内容を有する非構造化ESGレポートの分析という課題に対処すること。
• テキスト、画像、テーブルといった多様なデータタイプを、さまざまなレポートレイアウトや業界基準にわたって処理できる堅牢なフレームワークを開発すること。
• NLPおよび大規模言語モデル（LLM）を用いた後続分析を向上させるために、ESGレポートを高精度で構造的フォーマットに変換すること。
• 非構造化ESGデータの標準化を通じて、産業生態学的および企業の持続可能性評価を支援し、スケーラブルな分析を可能にすること。

提案手法

• 本手法は、ESGレポートデータの中心的処理フレームワークとして 'Unstructured Core Library' を採用する。
• 高精度なテキストクリーニングを適用し、ESGレポートからのノイズ除去とテキストコンテンツの標準化を実施する。
• 画像内に含まれるテキストの抽出と解釈に、高度なコンピュータビジョンおよびOCR技術を用いる。
• 異なるレポート構造やレイアウトにわたる表データの標準化を実現するためのテーブル正規化を実装する。
• テキスト、画像、テーブルを統合した一貫したパイプラインで処理できるマルチモーダルデータ処理をサポートする。
• 変換されたESGデータの高度な分析を可能にするために、NLPおよび大規模言語モデル（LLM）ワークフローと統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様なフォーマットとレイアウトを有する非構造化ESGレポートを、体系的かつ構造的で分析可能なデータに変換する方法は何か？
• RQ2 ESGレポート内の画像およびテーブルからテキストを高精度に抽出するための技術は何か？
• RQ3 統一された手法が、異なる業界におけるレポート構造の変動をどの程度効果的に処理できるか？
• RQ4 提案手法が、後続のNLPおよびLLMベースの分析におけるESGデータの正確性と一貫性をどの程度向上させるか？
• RQ5 構造化されたESGデータが産業生態学的および企業の持続可能性評価に与える影響は何か？

主な発見

• 本手法は、高精度で非構造化ESGレポートを標準化された機械可読フォーマットに変換することに成功した。
• レイアウトに配慮した処理を組み合わせた高度なOCR技術により、画像からのテキスト抽出が高精度で実現された。
• 異種のレポート構造にわたる表データの正規化が、効果的に実施された。
• 多様な業界およびレポートスタイルにわたって、一貫したデータ表現が可能になった。
• 変換パイプラインにより、NLPおよびLLMベースの分析に向けたESGデータの信頼性とスケーラビリティが向上した。
• 本手法は、構造化ESGデータを用いた大規模かつ自動化された持続可能性評価の基盤を提供した。