論文の概要: Unlocking NACE Classification Embeddings with OpenAI for Enhanced Analysis and Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11524v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 19:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 19:59:44.512547
• Title: Unlocking NACE Classification Embeddings with OpenAI for Enhanced Analysis and Processing
• Title（参考訳）: 分析と処理の強化を目的としたOpenAIによるNACE分類のアンロック
• Authors: Andrea Vidali, Nicola Jean, Giacomo Le Pera,
• Abstract要約: 欧州共同体における経済活動統計分類(英: Statistical Classification of Economic Activity in the European Community, NACE)は、欧州連合内の経済活動と産業活動の分類の標準分類体系である。 本稿では,NACE分類を低次元埋め込みに変換するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Statistical Classification of Economic Activities in the European Community (NACE) is the standard classification system for the categorization of economic and industrial activities within the European Union. This paper proposes a novel approach to transform the NACE classification into low-dimensional embeddings, using state-of-the-art models and dimensionality reduction techniques. The primary challenge is the preservation of the hierarchical structure inherent within the original NACE classification while reducing the number of dimensions. To address this issue, we introduce custom metrics designed to quantify the retention of hierarchical relationships throughout the embedding and reduction processes. The evaluation of these metrics demonstrates the effectiveness of the proposed methodology in retaining the structural information essential for insightful analysis. This approach not only facilitates the visual exploration of economic activity relationships, but also increases the efficacy of downstream tasks, including clustering, classification, integration with other classifications, and others. Through experimental validation, the utility of our proposed framework in preserving hierarchical structures within the NACE classification is showcased, thereby providing a valuable tool for researchers and policymakers to understand and leverage any hierarchical data.
• Abstract（参考訳）: 欧州共同体における経済活動の統計分類(英: Statistical Classification of Economic Activity in the European Community, NACE)は、欧州連合内の経済活動と産業活動の分類の標準分類である。 本稿では,NACE分類を低次元埋め込みに変換するための新しい手法を提案する。 主な課題は、元の NACE 分類に固有の階層構造を保存しつつ、次元の数を減少させることである。 この問題に対処するために、埋め込みおよび縮小プロセスを通して階層的関係の保持を定量化するカスタムメトリクスを導入する。 これらの指標の評価は、洞察力のある分析に不可欠な構造情報の保持において提案手法の有効性を示すものである。 このアプローチは、経済活動関係の視覚的な探索を促進するだけでなく、クラスタリング、分類、他の分類との統合など、下流タスクの有効性を高める。 実験により,NACE分類における階層構造を保存するためのフレームワークの有用性が示され,研究者や政策立案者が階層データを理解し,活用するための貴重なツールが提供される。

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