論文の概要: Mitigating Language Bias in Cross-Lingual Job Retrieval: A Recruitment Platform Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03220v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 14:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:40.322101
• Title: Mitigating Language Bias in Cross-Lingual Job Retrieval: A Recruitment Platform Perspective
• Title（参考訳）: 言語バイアスの言語横断的検索:リクルートプラットフォームの観点から
• Authors: Napat Laosaengpha, Thanit Tativannarat, Attapol Rutherford, Ekapol Chuangsuwanich,
• Abstract要約: 本稿では,複数コンポーネントを統合文エンコーダに共同学習するために,マルチタスク・デュアルエンコーダ・フレームワークを用いた統一文エンコーダを提案する。 その結果,本手法はモデルサイズが小さいにもかかわらず,他の最先端モデルよりも優れていた。 また,エンコーダの言語バイアスを評価するために,LBKL(Language Bias Kullback-Leibler Divergence)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.620571080824661
• License:
• Abstract: Understanding the textual components of resumes and job postings is critical for improving job-matching accuracy and optimizing job search systems in online recruitment platforms. However, existing works primarily focus on analyzing individual components within this information, requiring multiple specialized tools to analyze each aspect. Such disjointed methods could potentially hinder overall generalizability in recruitment-related text processing. Therefore, we propose a unified sentence encoder that utilized multi-task dual-encoder framework for jointly learning multiple component into the unified sentence encoder. The results show that our method outperforms other state-of-the-art models, despite its smaller model size. Moreover, we propose a novel metric, Language Bias Kullback-Leibler Divergence (LBKL), to evaluate language bias in the encoder, demonstrating significant bias reduction and superior cross-lingual performance.
• Abstract（参考訳）: 履歴書や求人投稿のテキストコンポーネントを理解することは、求職精度の向上とオンライン求人プラットフォームにおける求人検索システムの最適化に不可欠である。 しかし、既存の研究は主に情報内の個々のコンポーネントを分析することに集中しており、それぞれの側面を分析するために複数の専門的なツールが必要である。 このような解離した手法は、採用関連のテキスト処理における全体的な一般化を阻害する可能性がある。 そこで本稿では,複数コンポーネントを統合文エンコーダに共同学習するためのマルチタスク・デュアルエンコーダ・フレームワークを用いた統一文エンコーダを提案する。 その結果,本手法はモデルサイズが小さいにもかかわらず,他の最先端モデルよりも優れていた。 さらに,エンコーダの言語バイアスを評価するために,LBKL(Language Bias Kullback-Leibler Divergence)を提案する。

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