論文の概要: DataOps for Societal Intelligence: a Data Pipeline for Labor Market Skills Extraction and Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01966v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 15:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 18:48:09.093290
• Title: DataOps for Societal Intelligence: a Data Pipeline for Labor Market Skills Extraction and Matching
• Title（参考訳）: 社会知能のためのdataops:労働市場のスキル抽出とマッチングのためのデータパイプライン
• Authors: Damian Andrew Tamburri, Willem-Jan Van den Heuvel, Martin Garriga
• Abstract要約: データOpsモデルを用いて,この問題を定式化し,解決する。 そして、履歴書からスキルを抽出する重要なタスクに焦点を合わせます。 実データに応用機械学習を適用した予備結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.842787579447653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Big Data analytics supported by AI algorithms can support skills localization and retrieval in the context of a labor market intelligence problem. We formulate and solve this problem through specific DataOps models, blending data sources from administrative and technical partners in several countries into cooperation, creating shared knowledge to support policy and decision-making. We then focus on the critical task of skills extraction from resumes and vacancies featuring state-of-the-art machine learning models. We showcase preliminary results with applied machine learning on real data from the employment agencies of the Netherlands and the Flemish region in Belgium. The final goal is to match these skills to standard ontologies of skills, jobs and occupations.
• Abstract（参考訳）: AIアルゴリズムがサポートするビッグデータ分析は、労働市場のインテリジェンス問題において、スキルのローカライゼーションと検索をサポートすることができる。 私たちは、特定のdataopsモデルを通じてこの問題を定式化し、いくつかの国の行政および技術パートナーからのデータソースを連携させ、政策と意思決定をサポートするための共有知識を作成します。 次に、最先端の機械学習モデルを備えた履歴書や空白書からスキルを抽出する重要なタスクに焦点を当てる。 オランダの雇用機関とベルギーのフランドル地域からの実データを用いた応用機械学習による予備結果について紹介する。 最後の目標は、これらのスキルを標準的なスキル、仕事、職業のオントロジーに合わせることです。

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