論文の概要: Skill matching at scale: freelancer-project alignment for efficient multilingual candidate retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12097v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 16:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 16:45:43.745980
• Title: Skill matching at scale: freelancer-project alignment for efficient multilingual candidate retrieval
• Title（参考訳）: スケールでのスキルマッチング:効率的な多言語候補検索のためのフリーランサー・プロジェクトアライメント
• Authors: Warren Jouanneau, Marc Palyart, Emma Jouffroy,
• Abstract要約: 本手法は,事前学習した多言語言語モデルを利用して,プロジェクト記述とフリーランサープロファイルを符号化する。 いくつかの実験により,本手法はスキルマッチングの類似性を効果的に把握し,効率の良いマッチングを容易にすることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3108652488669736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding the perfect match between a job proposal and a set of freelancers is not an easy task to perform at scale, especially in multiple languages. In this paper, we propose a novel neural retriever architecture that tackles this problem in a multilingual setting. Our method encodes project descriptions and freelancer profiles by leveraging pre-trained multilingual language models. The latter are used as backbone for a custom transformer architecture that aims to keep the structure of the profiles and project. This model is trained with a contrastive loss on historical data. Thanks to several experiments, we show that this approach effectively captures skill matching similarity and facilitates efficient matching, outperforming traditional methods.
• Abstract（参考訳）: ジョブの提案とフリーランサーのセットの完全な一致を見つけることは、特に複数の言語において、大規模に実行するのが簡単ではない。 本稿では,この問題を解決する新しいニューラルレトリバーアーキテクチャを提案する。 本手法は,事前学習した多言語言語モデルを利用して,プロジェクト記述とフリーランサープロファイルを符号化する。 後者はプロファイルとプロジェクトの構造を維持することを目的としたカスタムトランスフォーマーアーキテクチャのバックボーンとして使用される。 このモデルは、歴史的データに対して対照的な損失を伴って訓練される。 いくつかの実験により, この手法は, スキルマッチングの類似性を効果的に捉え, 従来の手法よりも効率よくマッチングし, 性能を向上することを示した。

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