論文の概要: A Cascaded Unsupervised-Supervised NLP Pipeline for Detecting Accusatory Language in Public Procurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12269v1
• Date: Wed, 12 Aug 2026 17:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.657568
• Title: A Cascaded Unsupervised-Supervised NLP Pipeline for Detecting Accusatory Language in Public Procurement
• Title（参考訳）: 公的調達における発音言語検出のための教師なしNLPパイプライン
• Abstract要約: 本稿では,エクアドルのSistema Oficial de Contratacin Pblica (SOCE, Official Public Procurement System)のメタデータを分析する。 本研究では、教師なしクラスタリングと教師なし分類を自然言語処理(NLP)パイプラインに統合し、潜在パターンを発見し、潜在的に不規則な調達プロセスを検出するハイブリッドモデリングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14658400971135652
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Public procurement involves the allocation of substantial financial resources; therefore, continuous oversight through audits, controls, and monitoring mechanisms is essential. However, stakeholder comments and publicly available government data are often underutilized, despite their potential to reveal procedural irregularities. To address this gap, this paper analyzes metadata from Ecuador's Sistema Oficial de Contratación Pública (SOCE, Official Public Procurement System), with particular emphasis on participant comments generated during the pre-contractual phase. We propose a hybrid modeling framework that integrates unsupervised clustering and supervised classification within a natural language processing (NLP) pipeline to uncover latent patterns and detect potentially irregular procurement processes. Semantic embeddings are generated using Word2Vec, LLaMA, and RoBERTa, followed by Gaussian Mixture Models (GMMs) for unsupervised clustering. A supervised classification stage is then applied to identify accusatory or whistleblowing-style comments. Experimental results show that the combination of domain-trained Word2Vec embeddings, GMM-based clustering, and a Random Forest classifier achieves high precision and recall, even under severe class imbalance. These findings demonstrate that lightweight, domain-adapted NLP architectures can effectively support risk identification and enhance transparency in public procurement systems without requiring large-scale computational infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 公的調達には、実質的な金融資源の割り当てが伴うため、監査、管理、監視機構による継続的な監視が不可欠である。 しかし、利害関係者のコメントや公的に利用可能な政府のデータは、手続き上の不規則を暴露する可能性があるにもかかわらず、しばしば利用されていない。 このギャップに対処するため,本稿では,エクアドルのSistema Oficial de Contratación Pública (SOCE, Official Public Procurement System) のメタデータを分析し,契約前段階で発生する参加者のコメントに注目した。 本研究では、教師なしクラスタリングと教師なし分類を自然言語処理(NLP)パイプラインに統合し、潜在パターンを発見し、潜在的に不規則な調達プロセスを検出するハイブリッドモデリングフレームワークを提案する。 セマンティックな埋め込みはWord2Vec、LLaMA、RoBERTaを使用して生成され、その後、教師なしクラスタリングのためのガウス混合モデル(GMM)が続く。 教師付き分類段階が適用され、告発文や口笛を吹くようなコメントを識別する。 実験結果から,厳密なクラス不均衡下であっても,ドメイン学習されたWord2Vec埋め込み,GMMベースのクラスタリング,ランダムフォレスト分類器の組み合わせが高精度かつ高精度なリコールを実現することが示された。 これらの結果から,軽量でドメイン適応型NLPアーキテクチャは大規模計算インフラを必要とせず,リスク識別を効果的に支援し,公共調達システムの透明性を高めることができることが示された。

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