論文の概要: Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19816v2
• Date: Sun, 15 Sep 2024 05:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 01:06:42.703113
• Title: Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies
• Title（参考訳）: エンコーダに基づくNERと大規模言語モデルの比較分析によるロシア求職者のスキル抽出
• Authors: Nikita Matkin, Aleksei Smirnov, Mikhail Usanin, Egor Ivanov, Kirill Sobyanin, Sofiia Paklina, Petr Parshakov,
• Abstract要約: 本研究では,エンコーダとLarge Language Models(LLMs)を併用した名前付きエンティティ認識手法を比較し,ロシアの職種からスキルを抽出する。 その結果、従来のNERモデル、特にDeepPavlov RuBERT NERは、精度、精度、リコール、推測時間など、様々な指標でLLMを上回ります。 この研究は、自然言語処理(NLP)の分野と労働市場、特に非英語の文脈におけるその応用に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The labor market is undergoing rapid changes, with increasing demands on job seekers and a surge in job openings. Identifying essential skills and competencies from job descriptions is challenging due to varying employer requirements and the omission of key skills. This study addresses these challenges by comparing traditional Named Entity Recognition (NER) methods based on encoders with Large Language Models (LLMs) for extracting skills from Russian job vacancies. Using a labeled dataset of 4,000 job vacancies for training and 1,472 for testing, the performance of both approaches is evaluated. Results indicate that traditional NER models, especially DeepPavlov RuBERT NER tuned, outperform LLMs across various metrics including accuracy, precision, recall, and inference time. The findings suggest that traditional NER models provide more effective and efficient solutions for skill extraction, enhancing job requirement clarity and aiding job seekers in aligning their qualifications with employer expectations. This research contributes to the field of natural language processing (NLP) and its application in the labor market, particularly in non-English contexts.
• Abstract（参考訳）: 労働市場は急速に変化しており、求職者への需要が増加し、求人数が急増している。 雇用主の要求や重要なスキルの欠如により、仕事の説明から本質的なスキルや能力の特定は困難である。 本研究では、エンコーダとLarge Language Models(LLM)を用いた従来の名前付きエンティティ認識(NER)手法を比較して、ロシアの職種からスキルを抽出することで、これらの課題に対処する。 トレーニングに4000の職種、テストに1,472のラベル付きデータセットを使用して、両方のアプローチのパフォーマンスを評価する。 その結果、従来のNERモデル、特にDeepPavlov RuBERT NERは、精度、精度、リコール、推測時間など、様々な指標でLLMを上回ります。 これらの結果から,従来のNERモデルは,スキル抽出,求職要件の明確化,求職者への求職者の求職能力と雇用者の期待の整合を支援するための,より効率的かつ効率的なソリューションを提供する可能性が示唆された。 この研究は、自然言語処理(NLP)の分野と労働市場、特に非英語の文脈におけるその応用に寄与する。

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