BriefGPT - AI 论文速递
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利用 BERT 语言模型进行多语言 ESG 问题识别
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文通过构建引用网络和分析ESG元素，对分布式账本技术（DLTs）在环境可持续性和治理（ESG）领域的研究进行了综述。研究者选择了107篇种子论文，提取出505篇关键论文，并提供了一个专为DLT和ESG相关研究设计的命名实体识别数据集。
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关键要点
- 分布式账本技术 (DLTs) 需要深入了解其环境可持续性和治理 (ESG) 组成部分。
- 目前缺乏针对 DLT 的 ESG 领域的系统文献综述。
- 研究者选择了 107 篇种子论文，构建了一个包含 63,083 个参考文献的引用网络。
- 引用网络被精简为 24,539 篇出版物进行分析。
- 根据技术分类体系，用 12 个顶级类别对 46 篇论文中的命名实体进行了标记。
- 利用基于转换器的语言模型进行命名实体识别 (NER) 任务的微调。
- 从整个语料库中提炼出 505 篇关键论文，进行文献综述。
- 提出了一种机器学习驱动的系统文献综述方法，强调 ESG 方面。
- 提供了首个专为 DLT 和 ESG 相关研究设计的命名实体识别数据集，包含 54,808 个命名实体。
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