論文の概要: Computational Job Market Analysis with Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18977v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 14:52:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:29:43.323659
• Title: Computational Job Market Analysis with Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理による求人市場分析
• Authors: Mike Zhang,
• Abstract要約: 本論文は,業務記述から関連情報を抽出する自然言語処理(NLP)技術について考察する。 問題の枠組みを定め,注釈付きデータを取得し,抽出手法を導入する。 私たちのコントリビューションには、ジョブ記述データセット、非識別データセット、効率的なモデルトレーニングのための新しいアクティブラーニングアルゴリズムが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.117211717291377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: [Abridged Abstract] Recent technological advances underscore labor market dynamics, yielding significant consequences for employment prospects and increasing job vacancy data across platforms and languages. Aggregating such data holds potential for valuable insights into labor market demands, new skills emergence, and facilitating job matching for various stakeholders. However, despite prevalent insights in the private sector, transparent language technology systems and data for this domain are lacking. This thesis investigates Natural Language Processing (NLP) technology for extracting relevant information from job descriptions, identifying challenges including scarcity of training data, lack of standardized annotation guidelines, and shortage of effective extraction methods from job ads. We frame the problem, obtaining annotated data, and introducing extraction methodologies. Our contributions include job description datasets, a de-identification dataset, and a novel active learning algorithm for efficient model training. We propose skill extraction using weak supervision, a taxonomy-aware pre-training methodology adapting multilingual language models to the job market domain, and a retrieval-augmented model leveraging multiple skill extraction datasets to enhance overall performance. Finally, we ground extracted information within a designated taxonomy.
• Abstract（参考訳）: [Abridged Abstract]最近の技術進歩は、雇用の見通しに重大な影響をもたらし、プラットフォームや言語間での雇用機会データの増加を支えている、労働市場のダイナミクスを浮き彫りにしている。 このようなデータを集約することは、労働市場の需要、新しいスキルの出現、そして様々な利害関係者のジョブマッチングを促進するための貴重な洞察の可能性を秘めている。 しかし、民間セクターにおける一般的な洞察にもかかわらず、この領域のための透明な言語技術システムとデータが欠落している。 本論文は,業務記述から関連情報を抽出する自然言語処理(NLP)技術,トレーニングデータの不足,標準化されたアノテーションガイドラインの欠如,求人広告からの効果的な抽出方法の欠如など,課題を特定するものである。 問題の枠組みを定め,注釈付きデータを取得し,抽出手法を導入する。 私たちのコントリビューションには、ジョブ記述データセット、非識別データセット、効率的なモデルトレーニングのための新しいアクティブラーニングアルゴリズムが含まれています。 本稿では,弱い監督によるスキル抽出,多言語言語モデルをジョブマーケット領域に適応させる分類工学的事前学習手法,および,複数のスキル抽出データセットを活用した検索強化モデルを提案する。 最後に,指定された分類の内から抽出した情報について検討した。

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