?arXiv 1-Dec-2025 LLM相关论文(43/72)
?更多论文见主页/合集
?arXiv ID: arXiv:2511.21712
?论文标题: EulerESG: Automating ESG Disclosure Analysis with LLMs
? 问题背景：ESG报告是公司披露气候风险与社会影响的核心文件，但多以格式各异的PDF发布，导致系统化分析困难。现有工具依赖脆弱的规则提取或忽视ESG标准，难以高效处理跨行业的异构数据。
? 研究动机：为解决ESG分析中的效率与准确性瓶颈，研究团队提出EulerESG系统。该方案结合LLM的语义理解能力与多标准框架对齐，旨在实现自动化、高精度的ESG信息披露分析，推动可持续发展决策的科学化。
? 方法简介：EulerESG采用五模块架构：标准指标提取与语义扩展、报告编码、双通道检索（关键词+语义）、LLM驱动的披露分析（三级分类）、以及交互式ESG智能体。系统支持SASB/GRI等框架，实现端到端处理。
? 实验设计：选取宝马、麦格理等4家跨国企业的ESG报告，覆盖12个SASB子行业。测试GPT-5、Gemini等5种LLM后端，评估指标级准确性（与人工标注对比）和端到端耗时，验证系统在工业场景中的实用性。
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?arXiv ID: arXiv:2511.21712
?论文标题: EulerESG: Automating ESG Disclosure Analysis with LLMs
? 问题背景：ESG报告是公司披露气候风险与社会影响的核心文件，但多以格式各异的PDF发布，导致系统化分析困难。现有工具依赖脆弱的规则提取或忽视ESG标准，难以高效处理跨行业的异构数据。
? 研究动机：为解决ESG分析中的效率与准确性瓶颈，研究团队提出EulerESG系统。该方案结合LLM的语义理解能力与多标准框架对齐，旨在实现自动化、高精度的ESG信息披露分析，推动可持续发展决策的科学化。
? 方法简介：EulerESG采用五模块架构：标准指标提取与语义扩展、报告编码、双通道检索（关键词+语义）、LLM驱动的披露分析（三级分类）、以及交互式ESG智能体。系统支持SASB/GRI等框架，实现端到端处理。
? 实验设计：选取宝马、麦格理等4家跨国企业的ESG报告，覆盖12个SASB子行业。测试GPT-5、Gemini等5种LLM后端，评估指标级准确性（与人工标注对比）和端到端耗时，验证系统在工业场景中的实用性。
