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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:lnu-130057 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Andersson, Niklas, Andersson Sjöberg, Hanna |
| Publisher | Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.002 seconds