基于 OpenAI 解锁 NACE 分类嵌入以实现更好的分析与处理
机器学习
2024-09-19 v1 综合经济学
经济学
统计金融
摘要
欧洲共同体经济活动统计分类 (NACE) 是欧盟用于经济和工业活动分类的标准分类系统。本文提出了一种新方法，将 NACE 分类转换为低维嵌入，采用最先进的模型和降维技术。主要挑战在于在降维的同时保留原始 NACE 分类中固有的层次结构。为解决此问题，我们引入了定制指标，用于量化在嵌入和降维过程中层次关系保持情况。对这些指标的评估表明，所提出的方法在保留对见察性分析至关重要的结构信息方面效果良好。该方法不仅促进了经济活动关系的可视化探索，还提高了下游任务（包括聚类、分类、与其他分类集成等）的效率。通过实验验证，我们展示了在 NACE 分类中保持层次结构的框架实用性，为研究人员和决策者提供了理解和利用任何层次数据的数据宝贵工具。
引用
@article{arxiv.2409.11524,
title = {Unlocking NACE Classification Embeddings with OpenAI for Enhanced Analysis and Processing},
author = {Andrea Vidali and Nicola Jean and Giacomo Le Pera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11524},
year = {2024}
}