論文の概要: Hierarchical Classification of Transversal Skills in Job Ads Based on Sentence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05073v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 11:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:54:23.864763
• Title: Hierarchical Classification of Transversal Skills in Job Ads Based on Sentence Embeddings
• Title（参考訳）: 文埋め込みに基づく求人広告におけるトランスバーサルスキルの階層的分類
• Authors: Florin Leon, Marius Gavrilescu, Sabina-Adriana Floria, Alina-Adriana Minea
• Abstract要約: 本稿では,求人広告要件とスキルセットの相関関係をディープラーニングモデルを用いて同定することを目的とする。 このアプローチには、ESCO(European Skills, Competences, Occupations)分類を使用したデータ収集、事前処理、ラベル付けが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes a classification framework aimed at identifying correlations between job ad requirements and transversal skill sets, with a focus on predicting the necessary skills for individual job descriptions using a deep learning model. The approach involves data collection, preprocessing, and labeling using ESCO (European Skills, Competences, and Occupations) taxonomy. Hierarchical classification and multi-label strategies are used for skill identification, while augmentation techniques address data imbalance, enhancing model robustness. A comparison between results obtained with English-specific and multi-language sentence embedding models reveals close accuracy. The experimental case studies detail neural network configurations, hyperparameters, and cross-validation results, highlighting the efficacy of the hierarchical approach and the suitability of the multi-language model for the diverse European job market. Thus, a new approach is proposed for the hierarchical classification of transversal skills from job ads.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習モデルを用いて個々の業務記述に必要なスキルを予測することに着目し,業務広告要求と横断スキルセットの相関関係を識別する分類フレームワークを提案する。 このアプローチには、ESCO(European Skills, Competences, Occupations)分類を使用したデータ収集、事前処理、ラベル付けが含まれる。 階層的分類と多ラベル戦略はスキル識別に使用され、拡張技術はデータの不均衡に対処し、モデルの堅牢性を高める。 英語固有の文埋め込みモデルと多言語文埋め込みモデルとの比較により,精度が向上した。 実験ケーススタディでは、ニューラルネットワークの構成、ハイパーパラメータ、クロスバリデーション結果について詳述し、階層的アプローチの有効性と、多言語モデルの欧州の多様な雇用市場への適合性を強調した。 そこで, 求人広告から横断的スキルを階層的に分類する新しい手法を提案する。

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