Statements: Universal Information Extraction from Tables with Large Language Models for ESG KPIs
作者: Lokesh Mishra, Sohayl Dhibi, Yusik Kim, Cesar Berrospi Ramis, Shubham Gupta, Michele Dolfi, Peter Staar
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-06-27
备注: Accepted at the NLP4Climate workshop in the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024)
期刊: Proceedings of the 1st Workshop on Natural Language Processing Meets Climate Change (ClimateNLP 2024), pages 193-214, Bangkok, Thailand. Association for Computational Linguistics
DOI: 10.18653/v1/2024.climatenlp-1.15
💡 一句话要点
提出Statements结构和SemTabNet数据集，利用大语言模型从表格中提取ESG KPI信息。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 信息提取 表格理解 ESG KPI 大语言模型 T5 SemTabNet
📋 核心要点
- 现有方法难以应对ESG报告中表格结构和内容的高度多样性，导致信息提取困难。
- 提出Statements数据结构，将表格信息转化为统一的定量事实表示，并使用T5模型进行提取。
- 构建了SemTabNet数据集，实验表明该方法在Statement生成任务上显著优于基线方法，相似度提升至82%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Statements的领域无关数据结构，用于从表格中提取定量事实和相关信息，旨在解决ESG（环境、社会和治理）KPI信息提取的难题。由于表格结构和内容的高度可变性，从ESG报告中的表格中提取信息非常困难。为此，作者将表格翻译成Statements定义为一个新的监督深度学习通用信息提取任务，并构建了一个包含超过10万张带标注表格的数据集SemTabNet。实验结果表明，基于T5的Statement Extraction模型能够生成与ground-truth相似度达到82%的statements，相比基线方法提升显著（基线为21%）。通过将该模型应用于超过2700张来自ESG报告的表格，验证了Statements的优势，其同质性使得能够对大量ESG报告中的信息进行探索性数据分析。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从ESG报告中的表格中自动提取关键绩效指标（KPI）信息的问题。现有方法难以处理表格结构和内容的多样性，导致信息提取的准确性和效率较低。缺乏统一的数据结构来表示从表格中提取的定量事实，阻碍了对大量ESG数据的分析和利用。
核心思路：论文的核心思路是将表格信息转化为一种通用的、领域无关的数据结构，即Statements。通过将表格中的数据和相关信息转换成结构化的Statements，可以实现对不同结构表格的统一处理和信息提取。利用预训练语言模型（如T5）强大的文本生成能力，将表格翻译成Statements，从而实现自动化的信息提取。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据准备：构建并标注SemTabNet数据集，包含大量ESG报告中的表格。2) 模型训练：使用SemTabNet数据集训练基于T5的Statement Extraction模型。3) 信息提取：将ESG报告中的表格输入训练好的模型，生成对应的Statements。4) 数据分析：利用生成的Statements进行探索性数据分析，例如趋势分析、对比分析等。
关键创新：论文的关键创新在于提出了Statements数据结构，它是一种通用的、领域无关的定量事实表示方法，可以有效地表示表格中的信息。此外，论文还构建了SemTabNet数据集，为Statement Extraction任务提供了高质量的训练数据。利用预训练语言模型进行表格到Statements的翻译，避免了传统方法中需要手动设计特征的复杂过程。
关键设计：论文使用T5模型作为Statement Extraction模型的基础架构，并针对表格数据进行了微调。具体来说，将表格数据作为T5模型的输入，目标是生成对应的Statements。损失函数采用标准的交叉熵损失函数，优化目标是最小化生成Statements与ground-truth之间的差异。在训练过程中，采用了数据增强等技术来提高模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，需要查阅原文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于T5的Statement Extraction模型在SemTabNet数据集上取得了显著的性能提升，生成的Statements与ground-truth的相似度达到了82%，相比基线方法（21%）有显著提升。将该模型应用于超过2700张来自ESG报告的表格，验证了Statements的有效性，并展示了其在探索性数据分析方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化的ESG报告分析、企业可持续发展评估、投资决策支持等领域。通过自动提取和分析ESG报告中的KPI信息，可以帮助投资者、监管机构和企业更好地了解企业的环境、社会和治理表现，从而做出更明智的决策。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如财务报告分析、市场调研等。
📄 摘要（原文）
Environment, Social, and Governance (ESG) KPIs assess an organization's performance on issues such as climate change, greenhouse gas emissions, water consumption, waste management, human rights, diversity, and policies. ESG reports convey this valuable quantitative information through tables. Unfortunately, extracting this information is difficult due to high variability in the table structure as well as content. We propose Statements, a novel domain agnostic data structure for extracting quantitative facts and related information. We propose translating tables to statements as a new supervised deep-learning universal information extraction task. We introduce SemTabNet - a dataset of over 100K annotated tables. Investigating a family of T5-based Statement Extraction Models, our best model generates statements which are 82% similar to the ground-truth (compared to baseline of 21%). We demonstrate the advantages of statements by applying our model to over 2700 tables from ESG reports. The homogeneous nature of statements permits exploratory data analysis on expansive information found in large collections of ESG reports.