論文の概要: Tec-Habilidad: Skill Classification for Bridging Education and Employment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03932v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 22:05:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 16:00:25.833524
• Title: Tec-Habilidad: Skill Classification for Bridging Education and Employment
• Title（参考訳）: Tec-Habilidad:ブリッジ教育と雇用のためのスキル分類
• Authors: Sabur Butt, Hector G. Ceballos, Diana P. Madera,
• Abstract要約: 本稿では,スキル抽出と分類のためのスペイン語データセットを開発する。 知識、スキル、能力を区別するアノテーションの方法論を提供する。 また、スキル分類のための堅牢なソリューションを進めるためのディープラーニングベースラインも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License:
• Abstract: Job application and assessment processes have evolved significantly in recent years, largely due to advancements in technology and changes in the way companies operate. Skill extraction and classification remain an important component of the modern hiring process as it provides a more objective way to evaluate candidates and automatically align their skills with the job requirements. However, to effectively evaluate the skills, the skill extraction tools must recognize varied mentions of skills on resumes, including direct mentions, implications, synonyms, acronyms, phrases, and proficiency levels, and differentiate between hard and soft skills. While tools like LLMs (Large Model Models) help extract and categorize skills from job applications, there's a lack of comprehensive datasets for evaluating the effectiveness of these models in accurately identifying and classifying skills in Spanish-language job applications. This gap hinders our ability to assess the reliability and precision of the models, which is crucial for ensuring that the selected candidates truly possess the required skills for the job. In this paper, we develop a Spanish language dataset for skill extraction and classification, provide annotation methodology to distinguish between knowledge, skill, and abilities, and provide deep learning baselines to advance robust solutions for skill classification.
• Abstract（参考訳）: 求人申請とアセスメントのプロセスは近年大きく発展しており、主に技術の進歩と企業の経営の仕方の変化によるものである。 スキルの抽出と分類は、候補者を評価し、彼らのスキルを求職要件に自動的に整合させる、より客観的な方法を提供するため、現代の雇用プロセスの重要な要素である。 しかし、スキルを効果的に評価するには、スキル抽出ツールは、直接言及、含意、同義語、頭字語、フレーズ、習熟度など、履歴書におけるスキルの言及を多様に認識し、ハードスキルとソフトスキルを区別する必要がある。 LLM(Large Model Models)のようなツールは、ジョブアプリケーションからスキルを抽出し、分類するのに役立つが、スペイン語のジョブアプリケーションにおけるスキルの正確な識別と分類において、これらのモデルの有効性を評価するための包括的なデータセットが欠如している。 このギャップにより、モデルの信頼性と精度を評価する能力が損なわれます。 本稿では、スキル抽出と分類のためのスペイン語データセットを開発し、知識、スキル、能力の区別のための方法論を提供し、スキル分類のための堅牢なソリューションを進めるためのディープラーニングベースラインを提供する。

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