Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skill-LLM: Repurposing General-Purpose LLMs for Skill Extraction

論文の概要: Skill-LLM: Repurposing General-Purpose LLMs for Skill Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12052v1
Date: Tue, 15 Oct 2024 20:41:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-17 13:42:54.882719
Title: Skill-LLM: Repurposing General-Purpose LLMs for Skill Extraction
Title（参考訳）: Skill-LLM: スキル抽出のための汎用LLMの再利用
Authors: Amirhossein Herandi, Yitao Li, Zhanlin Liu, Ximin Hu, Xiao Cai,
Abstract要約: 本稿では,スキル抽出の精度と品質を向上させるために,特殊スキルLLMと軽量モデルの微調整を提案する。提案手法は既存のSOTA技術より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5069344340760717
License:
Abstract: Accurate skill extraction from job descriptions is crucial in the hiring process but remains challenging. Named Entity Recognition (NER) is a common approach used to address this issue. With the demonstrated success of large language models (LLMs) in various NLP tasks, including NER, we propose fine-tuning a specialized Skill-LLM and a light weight model to improve the precision and quality of skill extraction. In our study, we evaluated the fine-tuned Skill-LLM and the light weight model using a benchmark dataset and compared its performance against state-of-the-art (SOTA) methods. Our results show that this approach outperforms existing SOTA techniques.
Abstract（参考訳）: 雇用プロセスにおいて、仕事の説明から正確なスキル抽出が不可欠であるが、依然として困難である。名前付きエンティティ認識(NER)は、この問題に対処するために使われる一般的なアプローチである。 NERを含む多種多様なNLPタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の成功を実証し、我々は、スキル抽出の精度と品質を改善するために、特殊スキルLLMと軽量モデルの微調整を提案する。本研究では,Skill-LLMと軽量モデルをベンチマークデータセットを用いて評価し,その性能を最先端(SOTA)法と比較した。提案手法は既存のSOTA技術より優れていることを示す。

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