論文の概要: JOBSKAPE: A Framework for Generating Synthetic Job Postings to Enhance Skill Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03242v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 17:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 14:32:14.665012
• Title: JOBSKAPE: A Framework for Generating Synthetic Job Postings to Enhance Skill Matching
• Title（参考訳）: JOBSKAPE: スキルマッチングを促進するための合成ジョブポストを生成するフレームワーク
• Authors: Antoine Magron, Anna Dai, Mike Zhang, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut
• Abstract要約: JobSkapeは、スキル・ツー・タコノミーマッチングのための合成データを生成するフレームワークである。 このフレームワーク内では、ジョブ投稿の包括的な合成データセットであるSkillSkapeを作成します。 本稿では,大規模言語モデルを用いたスキル抽出とマッチングタスクのための多段階パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.94748873243611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent approaches in skill matching, employing synthetic training data for classification or similarity model training, have shown promising results, reducing the need for time-consuming and expensive annotations. However, previous synthetic datasets have limitations, such as featuring only one skill per sentence and generally comprising short sentences. In this paper, we introduce JobSkape, a framework to generate synthetic data that tackles these limitations, specifically designed to enhance skill-to-taxonomy matching. Within this framework, we create SkillSkape, a comprehensive open-source synthetic dataset of job postings tailored for skill-matching tasks. We introduce several offline metrics that show that our dataset resembles real-world data. Additionally, we present a multi-step pipeline for skill extraction and matching tasks using large language models (LLMs), benchmarking against known supervised methodologies. We outline that the downstream evaluation results on real-world data can beat baselines, underscoring its efficacy and adaptability.
• Abstract（参考訳）: スキルマッチングの最近のアプローチでは、分類や類似性モデルトレーニングに合成トレーニングデータを使用し、有望な結果を示し、時間と費用のかかるアノテーションの必要性を減らしている。 しかし、以前の合成データセットには、文ごとに1つのスキルしか持たず、一般的に短い文を含むような制限がある。 本稿では,これらの制約に対応する合成データを生成するフレームワークであるjoskapeについて紹介する。 このフレームワーク内では、スキルマッチングタスクに適したジョブ投稿の包括的なオープンソース合成データセットであるSkillSkapeを作成します。 データセットが現実世界のデータに似ていることを示す、オフラインのメトリクスをいくつか紹介します。 さらに,大規模言語モデル (LLM) を用いたスキル抽出とタスクマッチングのための多段階パイプラインを提案し,既知の教師付き手法に対するベンチマークを行った。 実世界のデータに対する下流評価結果がベースラインを上回り、その有効性と適応性を裏付けるものであることを概説する。

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