研究人员开发了 ESGPred,一个旨在预测环境、社会和治理 (ESG) 分数的新模块化框架。该系统结合了领域特定的语言建模和基于图的学习来分析公司之间的关系。ESGPred 旨在提供比当前专有方法更一致、更具数据驱动性的 ESG 评估。该框架使用 2,000 多家公司的可持续性报告进行了评估,并通过整合关系学习与文本分析,展示了改进的预测性能。 AI
影响 该框架可能带来更标准化、更可靠的 ESG 评估,从而影响投资和监管合规。
排序理由 关于 ESG 预测新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- Connected Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- ESGPred
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Litmaps
- LSEG Data & Analytics
- ScienceCast
- scite Smart Citations
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