Return to search

Automatisering av CPV- klassificering : En studie om Large Language Models i kombination med word embeddings kan lösa CPV-kategorisering av offentliga upphandlingar.

Denna studie utforskar användningen av Large Language Models och word embeddings för attautomatisera kategoriseringen av CPV-koder inom svenska offentliga upphandlingar. Tidigarestudier har inte lyckats uppnå tillförlitlig kategorisering, men detta experiment testar en nymetod som innefattar LLM-modellerna Mistral och Llama3 samt FastText word embeddings. Resultaten visar att även om studiens lösning korrekt kan identifiera vissa CPV-huvudgrupper, är dess övergripande prestanda låg med ett resultat på 12% för en helt korrekt klassificering av upphandlingar och 35% för en delvis korrekt klassificering med minst en korrekt funnen CPV-huvudgrupp. Förbättringar behövs både när det kommer till korrekthet och noggrannhet. Studien bidrar till forskningsfältet genom att påvisa de utmaningar och potentiella lösningar som finns för automatiserad kategorisering av offentliga upphandlingar. Den föreslår även framtida forskning som omfattar användningen av större och mer avancerade modeller för att adressera de identifierade utmaningarna.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:lnu-130057
Date January 2024
CreatorsAndersson, Niklas, Andersson Sjöberg, Hanna
PublisherLinnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageSwedish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0021 seconds