| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:AI model for industry classification based on website data
Avtorji:ID Jagrič, Timotej (Avtor)
ID Herman, Aljaž (Avtor)
Datoteke:URL https://www.mdpi.com/2078-2489/15/2/89
 
.pdf AI_model_for_industry_classification_based_on_website_data.pdf (1,01 MB)
MD5: FC524A7CD9D5701CA6CC596C42C1E35F
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
Opis:This paper presents a broad study on the application of the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model for multiclass text classification, specifically focusing on categorizing business descriptions into 1 of 13 distinct industry categories. The study involved a detailed fine-tuning phase resulting in a consistent decrease in training loss, indicative of the model’s learning efficacy. Subsequent validation on a separate dataset revealed the model’s robust performance, with classification accuracies ranging from 83.5% to 92.6% across different industry classes. Our model showed a high overall accuracy of 88.23%, coupled with a robust F1 score of 0.88. These results highlight the model’s ability to capture and utilize the nuanced features of text data pertinent to various industries. The model has the capability to harness real-time web data, thereby enabling the utilization of the latest and most up-to-date information affecting to the company’s product portfolio. Based on the model’s performance and its characteristics, we believe that the process of relative valuation can be drastically improved.
Ključne besede:industry classification, BERT transformer, business descriptions, multiclass text classification, AI
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:05.01.2024
Datum sprejetja članka:03.02.2024
Datum objave:06.02.2024
Založnik:MDPI
Leto izida:2024
Št. strani:str. 1-19
Številčenje:Vol. 15, issue 2, spec. iss., [art. no.] 89
PID:20.500.12556/DKUM-92117 Novo okno
UDK:004.8
COBISS.SI-ID:184930563 Novo okno
DOI:10.3390/info15020089 Novo okno
ISSN pri članku:2078-2489
Datum objave v DKUM:01.07.2025
Število ogledov:180
Število prenosov:14
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Information
Skrajšan naslov:Information
Založnik:MDPI
ISSN:2078-2489
COBISS.SI-ID:18497046 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici