論文の概要: Enhancing Talent Employment Insights Through Feature Extraction with LLM Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07663v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 19:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:40.972612
• Title: Enhancing Talent Employment Insights Through Feature Extraction with LLM Finetuning
• Title（参考訳）: LLMファインタニングによる特徴抽出によるタレント雇用感の向上
• Authors: Karishma Thakrar, Nick Young,
• Abstract要約: 遠隔作業の可利用性、報酬構造、教育要件、作業経験の好みなどの変数を識別する堅牢なパイプラインを開発する。 本手法は,従来の解析ツールの限界を克服するために,意味的チャンキング,検索拡張生成(RAG),微調整DistilBERTモデルを組み合わせる。 細調整されたモデルの包括的評価を行い、その強度、限界、スケーリングの可能性について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper explores the application of large language models (LLMs) to extract nuanced and complex job features from unstructured job postings. Using a dataset of 1.2 million job postings provided by AdeptID, we developed a robust pipeline to identify and classify variables such as remote work availability, remuneration structures, educational requirements, and work experience preferences. Our methodology combines semantic chunking, retrieval-augmented generation (RAG), and fine-tuning DistilBERT models to overcome the limitations of traditional parsing tools. By leveraging these techniques, we achieved significant improvements in identifying variables often mislabeled or overlooked, such as non-salary-based compensation and inferred remote work categories. We present a comprehensive evaluation of our fine-tuned models and analyze their strengths, limitations, and potential for scaling. This work highlights the promise of LLMs in labor market analytics, providing a foundation for more accurate and actionable insights into job data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,構造化されていない求人情報から複雑な求人情報を抽出する手法を提案する。 AdeptIDが提供する120万件のジョブポストのデータセットを使用して、リモートワークの可用性、報酬構造、教育要件、作業経験の好みなどの変数を特定し分類する堅牢なパイプラインを開発しました。 本手法は,従来の解析ツールの限界を克服するために,意味的チャンキング,検索拡張生成(RAG),微調整DistilBERTモデルを組み合わせる。 これらの手法を利用することで、非サラリーベースの補償や推論されたリモートワークカテゴリなど、しばしば見過ごされる変数の識別において、大幅な改善を実現した。 細調整されたモデルの包括的評価を行い、その強度、限界、スケーリングの可能性について分析する。 この研究は、労働市場分析におけるLLMの約束を強調し、ジョブデータに対するより正確で実用的な洞察の基盤を提供する。

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