論文の概要: Deep Learning-based Computational Job Market Analysis: A Survey on Skill Extraction and Classification from Job Postings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05617v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 12:20:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 15:17:19.948813
• Title: Deep Learning-based Computational Job Market Analysis: A Survey on Skill Extraction and Classification from Job Postings
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく算術的求人市場分析:求人投稿のスキル抽出と分類に関する調査
• Authors: Elena Senger, Mike Zhang, Rob van der Goot, Barbara Plank
• Abstract要約: このアプリケーションドメインのコアタスクは、スキル抽出とジョブポストからの分類である。 この新興分野の徹底的な評価はない。 公開されているデータセットの包括的なカタログ化は、データセットの生成と特徴に関する統合された情報の欠如に対処します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.80128399811696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have brought significant advances to Natural Language Processing (NLP), which enabled fast progress in the field of computational job market analysis. Core tasks in this application domain are skill extraction and classification from job postings. Because of its quick growth and its interdisciplinary nature, there is no exhaustive assessment of this emerging field. This survey aims to fill this gap by providing a comprehensive overview of deep learning methodologies, datasets, and terminologies specific to NLP-driven skill extraction and classification. Our comprehensive cataloging of publicly available datasets addresses the lack of consolidated information on dataset creation and characteristics. Finally, the focus on terminology addresses the current lack of consistent definitions for important concepts, such as hard and soft skills, and terms relating to skill extraction and classification.
• Abstract（参考訳）: 近年では、自然言語処理(nlp)が大幅に進歩し、計算ジョブ市場分析の分野において急速に進歩している。 このアプリケーションドメインのコアタスクは、スキル抽出とジョブポストからの分類である。 急速な成長と学際的な性質から、この新興分野の徹底的な評価は行われていない。 本調査は,NLPによるスキル抽出と分類に特有の深層学習方法論,データセット,用語の包括的概要を提供することで,このギャップを埋めることを目的としている。 公開データセットの包括的カタログ化は、データセットの作成と特性に関する統合情報の欠如に対処します。 最後に、用語論の焦点は、ハードやソフトといった重要な概念に対する一貫した定義の欠如と、スキルの抽出と分類に関する用語に対処する。

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