Resumen de Multi-label Text Classification for Public Procurement in Spanish

María Navas Loro, Daniel Garijo Verdejo, Oscar Corcho García

• español

  Las licitaciones públicas suponen el 14% del presupuesto anual de la Unión Europea. En Europa, los procesos de contratación se clasifican usando la taxonomía Common Procurement Vocabulary (CPVs), diseñada para facilitar la generación de estadísticas, las búsquedas y la creación de alertas que puedan utilizar los posibles licitadores. Los códigos CPV suelen ser asignados manualmente por los empleados públicos encargados del proceso de contratación. Sin embargo, la clasificación de textos de acuerdo con estos códigos no es trivial, pues existen más de 9000 CPVs y no siempre se siguen los mismos criterios para su asignación. En este artículo se propone un clasificador que utiliza como entrada la descripción textual del proceso de contratación, y produce códigos de entre las 45 categorías de CPV más generales de la jerarquía. Trabajamos solo con textos en español, aunque nuestro enfoque puede extenderse fácilmente a otros idiomas. Los resultados obtenidos superan el estado del arte (10% de mejora en F1), y se encuentran disponibles online.

• English

  Public procurement accounts for a 14% of the annual budget of the different governments of the European Union. In Europe, contracting processes are classified using Common Procurement Vocabulary codes (CPVs), a taxonomy designed to facilitate statistical reporting, search and the creation of alerts that can be used by potential bidders. CPVs are commonly assigned manually by public employees in charge of contracting processes. However, CPV classification is not a trivial task, as there are more than 9,000 different CPV categories, which are often assigned following heterogeneous criteria. In this paper we have created a CPV classifier that uses as an input the textual description of the contracting process, and assigns CPVs from the 45 top-level CPV categories. We work only with texts in Spanish, although our approach may be easily extended to other languages. Our results improve the state of the art (10% F1-score improvement) and are available online.