Construction of a Feature Dictionary and Optimization of an Artificial Neural Network for ESG Information Classification: A Case Study in Vietnam

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Useful for those working on NLP for ESG in emerging markets and multi-language classification.

🏢実務担当者:Can be adapted for automated ESG screening of news in other languages and markets.

世界的なグリーン移行と、2050年までにネットゼロを達成するというベトナムのコミットメントの文脈において、環境・社会・ガバナンス（ESG）情報開示は極めて重要となっている。しかし、ベトナムの企業ESG報告書には、定量的データと透明性が欠如していることが多い。金融ニュースプラットフォームは、豊富でリアルタイムなESG洞察を提供するが、この膨大な量の情報を手動で処理することは現実的ではない。本研究は、人工ニューラルネットワーク（ANN）と自然言語処理（NLP）を組み合わせ、ベトナムの企業ニュースをE、S、Gの各柱に自動分類することを先駆的に適用するものである。210件のスクレイピング記事からなるデータセットを用い、特徴抽出にはTF-IDFを適用し、グリッドサーチによりANNの隠れ層を最適化した。本研究は、97語のベトナム語ESGキーワードからなるローカライズされた中核辞書の構築に成功した。性能評価では、環境（E）モデルが優れた予測能力を示し、隠れノード数5において90.48%の精度と1.000のAUCを達成した。社会（S）およびガバナンス（G）モデルは、テストサンプルサイズが小さいため不安定性を示したが、全体の枠組みは大きな可能性を示している。この自動化アプローチは、客観的でリアルタイムなスクリーニングツールを提供し、「グリーンウォッシング」慣行を軽減し、投資家がグリーン資本を振り向けるのを支援し、規制当局が持続可能な企業ガバナンスを促進するのを支援する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In the context of the global green transition and Vietnam's commitment to achieving Net Zero by 2050, Environmental, Social, and Governance (ESG) disclosures have become crucial. However, corporate ESG reports in Vietnam often lack quantitative data and transparency. Financial news platforms provide abundant, real-time ESG insights, but processing this massive volume manually is unfeasible. This study pioneers the application of an Artificial Neural Network (ANN) combined with Natural Language Processing (NLP) to automatically classify Vietnamese corporate news into E, S, and G pillars,. Using a dataset of 210 scraped articles, we applied TF-IDF for feature extraction and optimized the ANN's hidden layer through grid search,,. The study successfully established a localized core dictionary of 97 Vietnamese ESG keywords. Performance evaluation showed the Environmental (E) model achieved excellent predictive capacity with 90.48% accuracy and an AUC of 1.000 at 5 hidden nodes,. Although the Social and Governance models exhibited instability due to small test sample sizes, the overall framework demonstrates significant potential. This automated approach provides an objective, real-time screening tool, mitigating “greenwashing” practices, assisting investors in directing green capital, and supporting regulatory bodies in promoting sustainable corporate governance

• semanticscholar https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/pdf/2026/41/e3sconf_aiei2026_01009.pdffirst seen 2026-07-13 06:41:46 · last seen 2026-08-10 05:15:43