基于自然语言处理的金融服务自动化供应商发现
Mauro Papa1,2, Ioannis Chatzigiannakis2, Aris Anagnostopoulos2
1Bank of Italy, Rome, Italy.
Big data
|July 7, 2023
概括
本研究引入了一种新的公共采购方法,利用社区数据寻找创新的中小企业 (SMEs). 它有助于发现新的供应商,促进市场竞争和创新.
科学领域:
- 信息科学 信息科学 信息科学
- 经济学 经济学 经济学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 公共采购推动创新和中小企业的增长.
- 采购系统经常使用中间商进行垂直链接.
- 识别具有较小市场份额的创新型中小企业是一项挑战.
研究的目的:
- 为公共采购提供供应商发现提供决策支持的创新方法.
- 识别具有最小市场存在的创新产品和服务的中小型供应商.
- 为金融部门的现实采购案例开发一个工具.
主要方法:
- 使用社区数据来源,如Reddit和Wikidata.
- 避免用于供应商识别的历史开放采购数据集.
- 应用自然语言处理 (NLP) 模型 (语音部分标记器,词嵌入) 和一个新的命名实体模糊算法.
- 开发一个互动的基于Web的支持工具.
主要成果:
- 成功确定了创新产品和服务的中小型供应商.
- 证明了对大量文本数据的有效分析.
- 增加了在供应商发现中全面覆盖市场的可能性.
- 为意大利央行开发了金融部门采购案例研究的功能工具.
结论:
- 拟议的方法有效地支持在公共采购中发现供应商.
- 基于社区的数据和先进的NLP技术可以揭示隐藏的创新型中小企业.
- 开发的工具为采购决策提供了实际支持,提高了市场覆盖率.
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