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采购计划（文本零件）
按照“世界银行采购法规”（2016年7月）（“采购法规”）的第5.9段（“采购法规”），该银行在采购（步骤）系统中的系统跟踪和交流将用于准备该项目的计划，清理和更新采购计划，并进行该项目的所有采购交易。
采购计划（文本零件）
事先审查阈值：采购审查 /监督的详细信息在2020年11月的IPF借款人的附件II中定义了。< / div>考虑到项目的实质性风险评级，以下先前的审查阈值适用于选择方法。在需要时，银行工作人员将提供能力建设和援助。tors不管合同金额如何，都应向银行提供其先前的审查，而无异议。以下内容将需要对银行进行事先审查。
采购计划（文本零件）
借款人 / IA应提供合同所有修正案的副本，以获取其记录。1。资格预审：No 2。任何其他特殊采购安排：不适用3。国内偏好。根据法规的附件VI，不得在评估投标评估中提供。4。参考标准采购文件银行的标准RFB工程和商品和RFP咨询服务，日期为2017年1月，将用作基础，并结合适当的修改，并且将与国际竞争的银行同意。5。其他相关的采购信息：银行事先审查未涵盖的所有合同将在执行支持任务和/或特殊邮政审查任务中进行审查，包括银行雇用的顾问的任务。随时可以由银行 /银行雇用的顾问进行独立采购审查。即使在审核后案件中，也可以通过项目获得银行对技术规格 / TOR的投入。6。使用电子过程：世界银行评估了卢旺达政府的电子服务系统的充分性
讲座8文本数据：字袋和n-grams
“ green_eggs_and_ham.txt”，“ cat_in_the_hat.txt”，“ fox_in_socks.txt”，“ how_the_grinch_stole_stole_stole_stole_christmas.txt”，“ hop_on_pop.txt “ One_fish_two_fish.txt”]
带有文本数据的欧洲预测GDP
所表达的观点纯粹是作者的观点，在任何情况下都不被视为陈述欧洲委员会的正式立场。我们感谢在欧洲委员会举行的41 ST国际预测，大数据和经济预测研讨会，在法国Banque de France举行的实时数据分析，方法和应用程序会议，拉脱维亚银行和BELGIUM的国民银行银行以及许多评论员的评论，这使得许多评论的人都在法国Banque de France举行的实时数据分析，方法和应用程序会议。，我们非常感谢欧洲委员会支持，鼓励和刺激环境的高级研究中心，同时从事Bignomics项目。作者感谢Susan Wang对主题建模任务的支持。电子邮件：luca.barbaglia@ec.europa.eu，sergio.consoli@ec.europa.eu和sebastiano.manzan@baruch.cuny.edu。
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。
genwise：文本数据的主题发现
在这项工作中，我们介绍了Genwise - 一种基于AI的生成AI框架，旨在从文本数据中播放和组织关键信息。专注于商业中的普遍问题，在这些问题上，我们的框架花在手动数据分析上，采用了尖端的生成AI，嵌入和聚类技术来实现这一发现。我们进一步提供了层次的主题表示，增强了对不同级别的用户的易用性。我们的方法包括通过生成AI的精确问题，利用了提高准确性的检索生成框架，并使用增强的社区检测算法提高了聚类相干性的20％。此综合管道针对工业环境明确优化，为复杂数据集提供了显着的效率和主题表示。
定性文本数据分析的新边界
近年来，文本数据生产的增加意味着研究人员需要更快的文本分析技术和软件，以可靠地为科学 - 繁殖社区提供知识。自动文本数据分析为一个新的研究领域开放，结合了定性研究的典型分析深度以及定量研究所需的测量的稳定性。多亏了统计–Com推荐方法，它建议研究以自然语言生成的或多或少广泛的书面文本，以揭示词汇和语言世界，并为研究人员提取有用的有意义的信息。本文旨在提供此方法的概述，迄今为止，在护理社区中很少使用。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Keywords Qualitative research • Automatic textual analysis • Multimethod approach • Multidimensional qualitative method • Rigour
提升 Transformer 架构在语义文本相似度方面的性能
摘要 — 语义文本相似性是估计两个文本含义之间的相似性的任务。在本文中，我们通过部分调整模型然后端到端调整，在语义文本相似性基准上对 Transformer 架构进行微调，以实现语义文本相似性。我们通过将问题作为二分类任务或回归任务来尝试 BERT、RoBERTa 和 DeBERTaV3 交叉编码器。我们结合 Transformer 模型的输出，并使用手工制作的特征作为增强算法的输入。由于测试集结果较差，加上验证集的改进，我们尝试使用不同的数据集拆分来进一步调查这种情况。我们还提供了错误分析，重点关注预测范围的边缘。索引术语 — 语义文本相似性、Transformer、增强算法、自然语言处理
使用文本信息告知气候风险分析
我们提出了一项研究议程，旨在有效提取，确保质量和巩固文本公司的可持续性信息，以满足紧急的气候变化决策需求。从目标开始，是创建与气候相关数据的集成公平（可访问，可访问，可互操作，可再利用的数据，我们确定与信息提取的技术方面以及与我们寻求编译的综合可持续性数据集有关的研究需求。关于提取，我们利用技术进步，尤其是在大语言模型（LLMS）和检索功能（RAG）管道中，以解锁公司可持续性报告中包含的非结构化文本信息的未充分利用的潜力。在应用这些技术时，我们回顾了关键挑战，其中包括从PDF文档中检索和提取CO2排放值的检索和提取，尤其是在其中的非结构表和图中，以及通过与人类宣传的值进行比较来自动提取数据的验证。我们还回顾了气候风险中现有的用例和实践与选择应提取哪些文本信息以及如何将其链接到现有结构化数据的选择有关。