論文の概要: TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07525v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 07:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:44:55.023618
• Title: TAROT: A Hierarchical Framework with Multitask Co-Pretraining on Semi-Structured Data towards Effective Person-Job Fit
• Title（参考訳）: TAROT: 半構造化データに基づくマルチタスク協調トレーニングを効果的に行う階層型フレームワーク
• Authors: Yihan Cao, Xu Chen, Lun Du, Hao Chen, Qiang Fu, Shi Han, Yushu Du, Yanbin Kang, Guangming Lu, Zi Li
• Abstract要約: 本稿では,階層型マルチタスク協調訓練フレームワークであるTAROTを提案する。 TAROTは、プロファイルとジョブにおける半構造化テキストをターゲットにしており、取得したセマンティック情報を各レベルで制限するために、複数のきめ細かい事前訓練タスクと共に保持されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.31175803899285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person-job fit is an essential part of online recruitment platforms in serving various downstream applications like Job Search and Candidate Recommendation. Recently, pretrained large language models have further enhanced the effectiveness by leveraging richer textual information in user profiles and job descriptions apart from user behavior features and job metadata. However, the general domain-oriented design struggles to capture the unique structural information within user profiles and job descriptions, leading to a loss of latent semantic correlations. We propose TAROT, a hierarchical multitask co-pretraining framework, to better utilize structural and semantic information for informative text embeddings. TAROT targets semi-structured text in profiles and jobs, and it is co-pretained with multi-grained pretraining tasks to constrain the acquired semantic information at each level. Experiments on a real-world LinkedIn dataset show significant performance improvements, proving its effectiveness in person-job fit tasks.
• Abstract（参考訳）: Person-job fitは、ジョブ検索や候補推薦など、さまざまなダウンストリームアプリケーションを提供するための、オンライン採用プラットフォームの重要な部分である。 近年,ユーザプロファイルやジョブ記述にリッチなテキスト情報を活用することで,ユーザ行動の特徴やジョブメタデータとは別に,事前訓練された大規模言語モデルの有効性が向上している。 しかし、一般的なドメイン指向設計では、ユーザプロファイルとジョブ記述内のユニークな構造情報をキャプチャするのに苦労し、潜在意味相関が失われる。 本稿では,階層型マルチタスク協調訓練フレームワークであるTAROTを提案する。 tarotはプロファイルとジョブの半構造化テキストをターゲットにしており、取得したセマンティクス情報を各レベルに制限するために、複数の粒度の事前トレーニングタスクと共存する。 実世界のLinkedInデータセットの実験では、パフォーマンスが大幅に向上し、個人とタスクの適合性が証明された。

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