新しい方法で公共入札の分類を改善する

公的入札の分類は、企業や当局にとって重要だよ。企業がどの契約を追求するか判断するのに役立つし、機関が詐欺を監視することもできる。欧州連合には、共通調達語彙（CPV）という標準的な分類システムがあるんだけど、このシステムは一部の契約にしか使われてなくて、多くの公的入札には正確で明確なCPVラベルがないんだ。

分類プロセスは難しいことがあるんだよ。というのも、あるカテゴリーはあまり見かけないのに対し、別のは非常に一般的だから。この問題に対処するために、我々は新しい手法を提案することにした。これは、言語モデルを使って、事前の例がなくても入札の説明やカテゴリーラベルだけで分類する方法なんだ。

私たちのアプローチを発展させるために、過去25年間のイタリアの公的契約を収集するサービスから得たデータを使用した。結果として、我々のモデルは他の標準的な方法に比べて、あまり一般的でないカテゴリーの分類でより良いパフォーマンスを発揮し、トレーニング中に見たことのないカテゴリーを予測することもできる。

#公的入札の重要性

公的入札は経済の重要な部分を占めている。これは、欧州連合の中で大規模な支出を表していて、経済成長や雇用創出に寄与しているんだ。公的入札がいろんなウェブサイトで公表されるから、多くの企業がこの情報へのアクセスを技術を通じて改善しようと努力している。

これらの技術は一般的に、データを収集して処理して質を向上させ、アクセスしやすくすることに依存している。これには、データのクレンジング、他のソースとのリンク、追加のコンテキストの追加などのアクションが含まれる。データへのアクセスを容易にするための中心的なステップは、正確な分類なんだ。

共通調達語彙は、公的入札の分類を標準化するために作られた。これは、入札招待の処理を助けるために多様な領域や活動をカバーしていて、企業や公的機関が入札プロセスを理解して関与しやすくしている。

#分類の課題

CPVの分類法は複雑で、数多くのクラスが含まれているため、分類が難しい。各クラスは独自のコードと説明で表されているが、多くの公的入札にはCPVラベルが含まれていなかったり、使用されているラベルが不正確だったり曖昧すぎたりする。

CPVに基づいて分類を改善することは、入札データへのアクセスを向上させ、公的機関と企業の両方に利益をもたらすことができる。ただし、いくつかの理由からこの作業は複雑なんだ：

1. データの入手可能性: 特定のカテゴリーに対して利用可能なデータが限られていることが多く、正確に分類する方法を学ぶのが難しい。

2. クラスの不均衡: いくつかのカテゴリーには多くの例がある一方で、他のカテゴリーは非常に少ないため、モデルがデータから学ぶのが難しい。

3. 階層構造: CPVの分類法はフラットではなく、一般的なカテゴリーと特異なカテゴリーがある。これが分類を難しくしている。

4. 誤解を招く情報: 多くの入札が曖昧または混乱を招く説明を提供するため、正確な分類が難しいことがある。

これらの課題に対処するために、我々は言語モデルを使った新しいモデルを提案し、あまり一般的でないカテゴリーの扱いを改善できるよ。

#我々のアプローチ

我々のアプローチは、事前トレーニングされた言語モデルを使用することに焦点を当てている。このモデルは、入札のテキスト説明を分析し、CPVの分類法にあるカテゴリーラベルと比較する。目的は、入札とCPVラベル間の類似性を確立することなんだ。

我々の方法の主要な特徴は以下の通り：

1. ゼロショット学習: 我々のモデルは、特定のカテゴリーからの例を見ることなく入札を分類できる。その代わりに、カテゴリーの説明から学ぶ。

2. 階層的分類: 分類の際にCPVの階層構造を考慮し、モデルがカテゴリー間の関係を理解できるようにする。

3. 産業データの利用: 我々は、イタリアの公的契約から収集した実データでモデルをトレーニングしたので、テスト用の堅牢なデータセットが得られた。

4. 反復的な改善: 我々の分類プロセスは、分類法内の複数のレベルをチェックすることを含む。もしあるカテゴリーが適切でないように見えるなら、モデルはもっと広いカテゴリーを評価できる。

このアプローチを使うことで、公的入札の分類を大幅に改善できるかもしれない。

#主要な発見

モデルをトレーニングしてテストした結果、我々のモデルは従来の方法に比べて、あまり頻繁でないカテゴリーの分類でより良いパフォーマンスを示した。ここではいくつかの主要な発見を紹介する：

1. パフォーマンスの向上: 我々のモデルは、トレーニングデータであまり見かけないカテゴリーの分類でより良い結果を得た。

2. 見たことのないカテゴリーへの対応: モデルは、これまで遭遇したことのないカテゴリーを予測できた。これは実用的なアプリケーションにとって大きな利点だ。

3. 不均衡の扱い: 我々の方法では、データセット内の不均衡をうまく管理できた。一部のカテゴリーが他よりも多く表現されている中でね。

4. 効率性: 我々のモデルは効果的だったが、いくつかのベースラインモデルよりも遅い。つまり、分類の精度では優れているものの、処理速度の改善の余地があるかもしれない。

#直面した課題

有望な結果にもかかわらず、我々は作業の中でいくつかの課題に直面した：

1. データの質: トレーニングセットのデータの質がパフォーマンスに大きく影響した。質の良いデータがあれば結果が向上するんだ。

2. 計算資源: モデルにはかなりの計算力が必要で、十分なリソースがない小規模な組織にはアクセスしづらい。

3. 既存システムとの統合: 我々のモデルがうまく機能したが、既存の分類システムとの統合で互換性や効率についての疑問が生じた。

4. 結果のキャリブレーション: モデルの出力は時々変動することがあるため、予測が信頼できることを確認するための慎重なキャリブレーションが必要だ。

#今後の方向性

我々のアプローチが有望ではあるが、今後の作業にはいくつかの分野がある：

1. 処理速度の改善: 精度を損なうことなく、分類を速くする方法を探ることができる。

2. 広範なテスト: 他の言語や異なるデータセットでのテストは、モデルの一般化可能性に関する洞察を提供する。

3. 追加機能の統合: ユーザー行動データなど、モデルにもっと多くの機能を追加すれば精度が向上するかもしれない。

4. 利害関係者との協力: 業界や公的部門の利害関係者と密接に連携することで、実際のニーズに基づいてモデルを洗練させることができる。

5. 強化されたトレーニング技術: より洗練されたサンプリング戦略など、トレーニング方法をさらに開発することで、より良い結果が得られるかもしれない。

これらの今後の取り組みを通じて、モデルの効果を高め、さまざまな公的調達利用者のニーズに応えることを目指している。

#結論

公的入札の分類は、公共部門の支出の透明性と効率を支える重要な作業なんだ。我々のモデルは、CPV分類法専用に設計されたゼロショット階層分類によるこの課題への新しいアプローチを提供する。

いくつかの課題があるものの、我々の発見は一般的なカテゴリーと稀なカテゴリーの両方の分類を改善する可能性があることを示している。今後の開発と洗練を進めることで、このツールが公的調達に関与する人々にとってより効果的なものになることを期待している。最終的には、我々の研究は公的入札へのアクセスを改善し、企業や公的機関に利益をもたらすことに貢献しているんだ。