ترجمه فارسی مقاله باز کردن تعبیه‌های طبقه‌بندی NACE با OpenAI برای تجزیه و تحلیل و پردازش پیشرفته

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Unlocking NACE Classification Embeddings with OpenAI for Enhanced Analysis and Processing
عنوان مقاله به فارسی باز کردن تعبیه‌های طبقه‌بندی NACE با OpenAI برای تجزیه و تحلیل و پردازش پیشرفته
نویسندگان Andrea Vidali, Nicola Jean, Giacomo Le Pera
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,General Economics,Statistical Finance,یادگیری ماشین , اقتصاد عمومی , امور مالی آماری ,
توضیحات Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024. , MSC Class: 62M45; 91G40 ACM Class: G.3; I.2
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، کلاس MSC: 62M45 ؛کلاس 91G40 ACM: G.3 ؛i.2
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The Statistical Classification of Economic Activities in the European Community (NACE) is the standard classification system for the categorization of economic and industrial activities within the European Union. This paper proposes a novel approach to transform the NACE classification into low-dimensional embeddings, using state-of-the-art models and dimensionality reduction techniques. The primary challenge is the preservation of the hierarchical structure inherent within the original NACE classification while reducing the number of dimensions. To address this issue, we introduce custom metrics designed to quantify the retention of hierarchical relationships throughout the embedding and reduction processes. The evaluation of these metrics demonstrates the effectiveness of the proposed methodology in retaining the structural information essential for insightful analysis. This approach not only facilitates the visual exploration of economic activity relationships, but also increases the efficacy of downstream tasks, including clustering, classification, integration with other classifications, and others. Through experimental validation, the utility of our proposed framework in preserving hierarchical structures within the NACE classification is showcased, thereby providing a valuable tool for researchers and policymakers to understand and leverage any hierarchical data.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

طبقه بندی آماری فعالیتهای اقتصادی در جامعه اروپا (NACE) سیستم طبقه بندی استاندارد برای طبقه بندی فعالیت های اقتصادی و صنعتی در اتحادیه اروپا است.در این مقاله یک رویکرد جدید برای تبدیل طبقه بندی NACE به تعبیه های کم بعدی ، با استفاده از مدل های پیشرفته و تکنیک های کاهش ابعاد ارائه شده است.چالش اصلی حفظ ساختار سلسله مراتبی ذاتی در طبقه بندی اصلی NACE و در عین حال کاهش تعداد ابعاد است.برای پرداختن به این مسئله ، ما معیارهای سفارشی را برای تعیین کمیت حفظ روابط سلسله مراتبی در طول فرآیندهای جاسازی و کاهش معرفی می کنیم.ارزیابی این معیارها اثربخشی روش پیشنهادی در حفظ اطلاعات ساختاری ضروری برای تجزیه و تحلیل روشنگری را نشان می دهد.این رویکرد نه تنها اکتشاف بصری روابط فعالیت اقتصادی را تسهیل می کند ، بلکه اثربخشی کارهای پایین دست از جمله خوشه بندی ، طبقه بندی ، ادغام با سایر طبقه بندی ها و سایر موارد را نیز افزایش می دهد.از طریق اعتبارسنجی تجربی ، ابزار چارچوب پیشنهادی ما در حفظ ساختارهای سلسله مراتبی در طبقه بندی NACE به نمایش گذاشته می شود ، در نتیجه ابزاری ارزشمند برای محققان و سیاستگذاران برای درک و بهره برداری از هرگونه داده سلسله مراتبی فراهم می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.