論文の概要: Career Path Prediction using Resume Representation Learning and Skill-based Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15636v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 08:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:51:51.885260
• Title: Career Path Prediction using Resume Representation Learning and Skill-based Matching
• Title（参考訳）: Resume Representation Learningとスキルベースマッチングを用いたキャリアパス予測
• Authors: Jens-Joris Decorte, Jeroen Van Hautte, Johannes Deleu, Chris Develder and Thomas Demeester
• Abstract要約: 本稿では,作業履歴データに特化して設計された新しい表現学習手法であるCareerBERTを提案する。 キャリアパス予測のためのスキルベースモデルとテキストベースモデルを開発し,それぞれ35.24%,39.61%のリコール@10を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.635764829230398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The impact of person-job fit on job satisfaction and performance is widely acknowledged, which highlights the importance of providing workers with next steps at the right time in their career. This task of predicting the next step in a career is known as career path prediction, and has diverse applications such as turnover prevention and internal job mobility. Existing methods to career path prediction rely on large amounts of private career history data to model the interactions between job titles and companies. We propose leveraging the unexplored textual descriptions that are part of work experience sections in resumes. We introduce a structured dataset of 2,164 anonymized career histories, annotated with ESCO occupation labels. Based on this dataset, we present a novel representation learning approach, CareerBERT, specifically designed for work history data. We develop a skill-based model and a text-based model for career path prediction, which achieve 35.24% and 39.61% recall@10 respectively on our dataset. Finally, we show that both approaches are complementary as a hybrid approach achieves the strongest result with 43.01% recall@10.
• Abstract（参考訳）: 求職者の満足度とパフォーマンスにフィットするパーソン・ジョブの影響は広く認識されており、キャリアにおける正しいタイミングで労働者に次のステップを提供することの重要性を強調している。 キャリアの次のステップを予測するこのタスクは、キャリアパス予測と呼ばれ、ターンオーバー防止や社内仕事の移動といった多様な応用がある。 既存のキャリアパス予測手法は、職種と企業間の相互作用をモデル化するために、大量のプライベートキャリア履歴データに依存している。 本稿では,履歴書の作業経験セクションの一部である未検討のテキスト記述を活用することを提案する。 ESCOの職業ラベルにアノテートした2,164人の匿名キャリア履歴の構造化データセットを導入する。 このデータセットに基づいて,作業履歴データ専用に設計された新しい表現学習手法である careerbert を提案する。 キャリアパス予測のためのスキルベースモデルとテキストベースモデルを開発し,データセット上でそれぞれ35.24%と39.61%のre recall@10を達成した。 最後に、ハイブリッドアプローチが43.01%のリコール@10で最強の結果を得るため、両方のアプローチが相補的であることを示す。

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