論文の概要: SkillNER: Mining and Mapping Soft Skills from any Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11431v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 11:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 00:48:34.611829
• Title: SkillNER: Mining and Mapping Soft Skills from any Text
• Title（参考訳）: SkillNER:任意のテキストからのソフトスキルのマイニングとマッピング
• Authors: Silvia Fareri, Nicola Melluso, Filippo Chiarello, Gualtiero Fantoni
• Abstract要約: 今日のデジタル世界ではソフトスキルに重点が置かれている。 デジタル化は、人工知能システムズに買収されることがほとんどないため、ソフトスキルにも焦点を絞っている。 このような関心が高まっているにもかかわらず、研究者はソフトスキルの概念を正確に定義することや、ソフトスキルの完全な共有化に苦慮している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's digital world there is an increasing focus on soft skills. The reasons are many, however the main ones can be traced down to the increased complexity of labor market dynamics and the shift towards digitalisation. Digitalisation has also increased the focus on soft skills, since such competencies are hardly acquired by Artificial Intelligence Systems. Despite this growing interest, researchers struggle in accurately defining the soft skill concept and in creating a complete and shared list of soft skills. Therefore, the aim of the present paper is the development of an automated tool capable of extracting soft skills from unstructured texts. Starting from an initial seed list of soft skills, we automatically collect a set of possible textual expressions referring to soft skills, thus creating a Soft Skills list. This has been done by applying Named Entity Recognition (NER) on a corpus of scientific papers developing a novel approach and a software application able to perform the automatic extraction of soft skills from text: the SkillNER. We measured the performance of the tools considering different training models and validated our approach comparing our list of soft skills with the skills labelled as transversal in ESCO (European Skills/Competence Qualification and Occupation). Finally we give a first example of how the SkillNER can be used, identifying the relationships among ESCO job profiles based on soft skills shared, and the relationships among soft skills based on job profiles in common. The final map of soft skills-job profiles may help accademia in achieving and sharing a clearer definition of what soft skills are and fuel future quantitative research on the topic.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタル世界ではソフトスキルに重点が置かれている。 理由は多々あるが、主な要因は労働市場のダイナミクスの複雑さの増加とデジタル化へのシフトにさかのぼることができる。 デジタル化は、人工知能システムズに買収されることがほとんどないため、ソフトスキルにも焦点を絞っている。 この関心が高まっているにもかかわらず、研究者はソフトスキルの概念を正確に定義し、ソフトスキルの完全な共有リストを作成するのに苦労している。 そこで本論文の目的は,非構造化テキストからソフトスキルを抽出する自動ツールの開発である。 ソフトスキルの最初のシードリストから始めると、ソフトスキルに関するテキスト表現のセットを自動的に収集し、ソフトスキルリストを作成します。 これは、新しいアプローチを開発する科学論文のコーパスに名前付きエンティティ認識(NER)を適用し、テキストからソフトスキルを自動的に抽出できるソフトウェアアプリケーションであるSkillNERを適用することで実現されている。 異なるトレーニングモデルを考慮したツールの性能を測定し,ソフトスキルのリストとesco(european skills/competence qualification and occupation)におけるtransversalとラベルづけされたスキルを比較した。 最後に、ソフトスキルの共有に基づくESCOジョブプロファイル間の関係と、ジョブプロファイルに基づくソフトスキル間の関係を共通して同定し、SkillNERをどのように利用できるかを示す。 ソフトスキルジャーブプロファイルの最終的なマップは、ソフトスキルとは何かを明確に定義し、そのトピックに関する将来の定量的研究を促進する上で、アッカデミアの助けになるかもしれない。

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