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基于大型语言模型的 ESG 指标表格的通用信息提取
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者提出了一种新的数据结构，将表格转化为语句，用于提取定量事实和相关信息。他们的最佳模型与基准模型相比，生成的语句与实际数据相似度达到了82%。通过应用模型于超过2700个ESG报告中的表格，展示了语句的优势，允许对大量ESG报告中的丰富信息进行探索性数据分析。
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关键要点
- 研究者提出了一种新的数据结构，将表格转化为语句。
- 该数据结构用于提取定量事实和相关信息。
- 最佳模型与基准模型相比，生成的语句与实际数据相似度达到了82%。
- 模型应用于超过2700个ESG报告中的表格，展示了语句的优势。
- 该方法允许对大量ESG报告中的丰富信息进行探索性数据分析。
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