論文の概要: Zero-Shot Hierarchical Classification on the Common Procurement Vocabulary Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09983v2
• Date: Thu, 30 May 2024 15:34:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:15:18.462079
• Title: Zero-Shot Hierarchical Classification on the Common Procurement Vocabulary Taxonomy
• Title（参考訳）: 共通調達語彙分類におけるゼロショット階層分類
• Authors: Federico Moiraghi, Matteo Palmonari, Davide Allavena, Federico Morando,
• Abstract要約: 欧州連合は共通の分類(共通調達語彙(Common Procurement Vocabulary, CPV)を提示した。 CPVラベルが義務付けられている契約は、すべての公共行政活動と比較して少数である。 ラベル記述のみに依存し,ラベル分類を尊重する事前学習言語モデルに基づくゼロショットアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Classifying public tenders is a useful task for both companies that are invited to participate and for inspecting fraudulent activities. To facilitate the task for both participants and public administrations, the European Union presented a common taxonomy (Common Procurement Vocabulary, CPV) which is mandatory for tenders of certain importance; however, the contracts in which a CPV label is mandatory are the minority compared to all the Public Administrations activities. Classifying over a real-world taxonomy introduces some difficulties that can not be ignored. First of all, some fine-grained classes have an insufficient (if any) number of observations in the training set, while other classes are far more frequent (even thousands of times) than the average. To overcome those difficulties, we present a zero-shot approach, based on a pre-trained language model that relies only on label description and respects the label taxonomy. To train our proposed model, we used industrial data, which comes from contrattipubblici.org, a service by SpazioDati s.r.l. that collects public contracts stipulated in Italy in the last 25 years. Results show that the proposed model achieves better performance in classifying low-frequent classes compared to three different baselines, and is also able to predict never-seen classes.
• Abstract（参考訳）: 公務員の分類は、参加を招待された企業と不正行為を検査する企業の両方にとって有用なタスクである。 欧州連合は、参加者と公共行政の双方にとっての作業を容易にするため、特定の重要性を持つ利害関係者に義務付けられる共通の分類(共通調達語彙、CPV)を提示するが、CPVラベルが義務付けられている契約は、すべての公共行政活動と比較して少数である。 現実世界の分類を分類することは無視できない困難をもたらす。 第一に、いくつかのきめ細かいクラスはトレーニングセットで不十分な(もしあれば)観測数を持っているが、他のクラスは平均よりもはるかに頻繁に(数千回も)いる。 これらの課題を克服するため,ラベル記述のみに依存し,ラベル分類を尊重する事前学習言語モデルに基づくゼロショットアプローチを提案する。 提案したモデルをトレーニングするために,過去25年間にイタリアで規定された公開契約を収集するSpazioDati s.r.l.のサービスである contrattipubblici.org から得られた産業データを使用した。 その結果,提案モデルでは,3つの異なるベースラインと比較して,低頻度クラスを分類する際の性能が向上し,また,見つからないクラスを予測できることがわかった。

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