論文の概要: Cracking the Code: Enhancing Development finance understanding with artificial intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09495v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 17:01:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:17.481568
• Title: Cracking the Code: Enhancing Development finance understanding with artificial intelligence
• Title（参考訳）: コードの解読:人工知能による開発資金理解の強化
• Authors: Pierre Beaucoral,
• Abstract要約: 本研究は,機械学習(ML)技術,特に自然言語処理(NLP)技術と,BERTopicと呼ばれる革新的なPythonトピックモデリング技術を組み合わせた新しいアプローチを採用する。 既存の開発資金の隠蔽されたトピックを明らかにすることで、この人工知能の応用は、寄付者の優先順位と開発資金全体の理解を深める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Analyzing development projects is crucial for understanding donors aid strategies, recipients priorities, and to assess development finance capacity to adress development issues by on-the-ground actions. In this area, the Organisation for Economic Co-operation and Developments (OECD) Creditor Reporting System (CRS) dataset is a reference data source. This dataset provides a vast collection of project narratives from various sectors (approximately 5 million projects). While the OECD CRS provides a rich source of information on development strategies, it falls short in informing project purposes due to its reporting process based on donors self-declared main objectives and pre-defined industrial sectors. This research employs a novel approach that combines Machine Learning (ML) techniques, specifically Natural Language Processing (NLP), an innovative Python topic modeling technique called BERTopic, to categorise (cluster) and label development projects based on their narrative descriptions. By revealing existing yet hidden topics of development finance, this application of artificial intelligence enables a better understanding of donor priorities and overall development funding and provides methods to analyse public and private projects narratives.
• Abstract（参考訳）: 開発プロジェクトの分析は、ドナー支援戦略の理解、受取人の優先事項の把握、開発資金の能力の評価、地上での行動による開発問題の解決に不可欠である。 この領域では、OECD (Organisation for Economic Co-operation and Developments) Creditor Reporting System) データセットが参照データソースである。 このデータセットは、さまざまな分野(約500万プロジェクト)のプロジェクト物語の膨大なコレクションを提供する。 OECD CRSは、開発戦略に関する豊富な情報源を提供するが、寄付者の自己宣言された主目的と事前に定義された産業セクターに基づく報告プロセスのため、プロジェクトの目的を知らせるには不足している。 本研究は機械学習(ML)技術,特に自然言語処理(NLP)技術とBERTopicと呼ばれる革新的なPythonトピックモデリング技術を組み合わせて,物語記述に基づいた分類(クラスタ)とラベル開発プロジェクトを構築する。 既存の開発資金の隠蔽されたトピックを明らかにすることで、この人工知能の応用は、寄付者の優先事項と開発資金の理解を深め、パブリックプロジェクトやプライベートプロジェクトの物語を分析する方法を提供する。

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