Fugu-MT 論文翻訳(概要): Is it Required? Ranking the Skills Required for a Job-Title

論文の概要: Is it Required? Ranking the Skills Required for a Job-Title

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08553v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 10:27:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 03:21:39.542319
Title: Is it Required? Ranking the Skills Required for a Job-Title
Title（参考訳）: 必要か? 職種に必要な技能のランク付け
Authors: Sarthak Anand, Jens-Joris Decorte, Niels Lowie
Abstract要約: 我々は、同様の職種において、重要/関連スキルがより頻繁に現れることを示す。言語に依存しないBERT文(LaBSE)モデルをトレーニングし、弱い監督力を用いてスキルの重要性を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we describe our method for ranking the skills required for a given job title. Our analysis shows that important/relevant skills appear more frequently in similar job titles. We train a Language-agnostic BERT Sentence Encoder (LaBSE) model to predict the importance of the skills using weak supervision. We show the model can learn the importance of skills and perform well in other languages. Furthermore, we show how the Inverse Document Frequency factor of skill boosts the specialised skills.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ある職種に対して必要なスキルをランク付けする手法について述べる。我々の分析によると、同様の職種では重要/関連スキルが頻繁に現れる。本稿では,Language-agnostic BERT Sentence Encoder (LaBSE)モデルをトレーニングし,弱い監督力を用いてスキルの重要性を予測する。モデルはスキルの重要性を学び、他の言語でうまく機能することを示す。さらに,スキルの逆文書頻度因子が,特殊スキルをいかに促進するかを示す。

関連論文リスト

Joint Extraction and Classification of Danish Competences for Job Matching [13.364545674944825]
本研究はデンマークの求職者から有能性を共同で抽出し分類する最初のモデルを示す。統合抽出・分類のための単一BERTアーキテクチャとして,本モデルは軽量かつ効率的に推論できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:00:40Z)
SkillMatch: Evaluating Self-supervised Learning of Skill Relatedness [11.083396379885478]
SkillMatchは、数百万の求人広告から専門知識をマイニングしたスキル関連性タスクのためのベンチマークです。また,求人広告におけるスキル共起に基づくSentence-BERTモデルを適応するための,スケーラブルな自己教師型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-07T13:05:26Z)
Large Language Models are Limited in Out-of-Context Knowledge Reasoning [65.72847298578071]
大規模言語モデル (LLMs) は、文脈内推論の実行において広範な知識と強力な能力を持っている。本稿では、複数の知識を組み合わせて新しい知識を推論する、文脈外知識推論(OCKR)という、文脈外推論の重要な側面に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T15:58:59Z)
Acquiring Diverse Skills using Curriculum Reinforcement Learning with Mixture of Experts [58.220879689376744]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 優れた政策獲得のための強力なアプローチである。多様なスキルを学習するための textbfDiverse textbfSkill textbfLearning (Di-SkilL) を提案する。本稿では,Di-SkilLが多種多様なパフォーマンススキルを学習できるロボットシミュレーションタスクについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T17:49:18Z)
Rethinking Skill Extraction in the Job Market Domain using Large Language Models [20.256353240384133]
スキル抽出は、仕事の投稿や履歴書などの文書で言及されているスキルと資格を識別する。手動でアノテートしたデータへの依存は、そのようなアプローチの一般化可能性を制限する。本稿では,これらの課題を克服するための文脈内学習の活用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:23:26Z)
NNOSE: Nearest Neighbor Occupational Skill Extraction [55.22292957778972]
作業スキルデータセットの複雑さに対処する。我々は、データセット統一方式で類似したスキルを検索するために、外部データストアを使用します。我々は、データセット間設定において、頻度の低いパターンを予測し、最大30%のスパンF1で性能向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-30T15:18:29Z)
A Theory for Emergence of Complex Skills in Language Models [56.947273387302616]
今日のAI製品の主要な要因は、パラメータセットとトレーニングコーパスのスケールアップ時に、言語モデルに新たなスキルが現れることだ。本稿では,LSMの有名な(かつ実証的な)スケーリング法則と単純な統計的枠組みを用いて,その出現を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-29T09:22:54Z)
SkillNet-X: A Multilingual Multitask Model with Sparsely Activated Skills [51.74947795895178]
本稿では,SkillNet-Xという多言語マルチタスクモデルを提案する。いくつかの言語固有のスキルとタスク固有のスキルを定義し、それぞれがスキルモジュールに対応する。我々はSkillNet-Xを4言語で11の自然言語理解データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-28T12:53:30Z)
SkillRec: A Data-Driven Approach to Job Skill Recommendation for Career Insights [0.3121997724420106]
SkillRecは、これらの役割を雇用する企業が公開する仕事の説明に基づいて、仕事に必要なスキルを収集し、特定する。 6,000の職種と記述のデータセットに関する予備実験に基づいて、SkillRecは精度とF1スコアの点で有望なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-20T12:07:57Z)
Design of Negative Sampling Strategies for Distantly Supervised Skill Extraction [19.43668931500507]
本稿では,リテラルマッチングによる遠隔監視に基づく,スキル抽出のためのエンドツーエンドシステムを提案する。 ESCO分類を用いて、関連するスキルからネガティブな例を選択することで、最大の改善が得られます。我々は,タスクのさらなる研究を促進するために,研究目的のベンチマークデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-13T13:37:06Z)
Hierarchical Skills for Efficient Exploration [70.62309286348057]
強化学習において、事前訓練された低レベルスキルは、探索を大幅に促進する可能性がある。下流タスクの以前の知識は、スキルデザインにおける一般性(きめ細かい制御)と特異性(より高速な学習)の適切なバランスをとるために必要である。教師なしの方法で様々な複雑さのスキルを習得する階層的スキル学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-20T22:29:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。