論文の概要: Semantic Synergy: Unlocking Policy Insights and Learning Pathways Through Advanced Skill Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10094v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 06:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:54:59.086455
• Title: Semantic Synergy: Unlocking Policy Insights and Learning Pathways Through Advanced Skill Mapping
• Title（参考訳）: セマンティック・シナジー : 高度なスキルマッピングによる政策指針と学習経路の解き方
• Authors: Phoebe Koundouri, Conrad Landis, Georgios Feretzakis,
• Abstract要約: 本研究では,現在最先端の自然言語処理,セマンティック埋め込み,効率的な検索技術に基づく包括的システムを提案する。 システムは複数の文書から正規化能力を自動的に抽出し集約する。 認知能力、職業プロファイル、関連する学習コースの強い関係を創出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This research introduces a comprehensive system based on state-of-the-art natural language processing, semantic embedding, and efficient search techniques for retrieving similarities and thus generating actionable insights from raw textual information. The system automatically extracts and aggregates normalized competencies from multiple documents (such as policy files and curricula vitae) and creates strong relationships between recognized competencies, occupation profiles, and related learning courses. To validate its performance, we conducted a multi-tier evaluation that included both explicit and implicit skill references in synthetic and real-world documents. The results showed near-human-level accuracy, with F1 scores exceeding 0.95 for explicit skill detection and above 0.93 for implicit mentions. The system thereby establishes a sound foundation for supporting in-depth collaboration across the AE4RIA network. The methodology involves a multi-stage pipeline based on extensive preprocessing and data cleaning, semantic embedding and segmentation via SentenceTransformer, and skill extraction using a FAISS-based search method. The extracted skills are associated with occupation frameworks (as formulated in the ESCO ontology) and with learning paths offered through the Sustainable Development Goals Academy. Moreover, interactive visualization software, implemented with Dash and Plotly, presents graphs and tables for real-time exploration and informed decision-making by those involved in policymaking, training and learning supply, career transitions, and recruitment. Overall, this system, backed by rigorous validation, offers promising prospects for improved policymaking, human resource development, and lifelong learning by providing structured and actionable insights from raw, complex textual information.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,現在最先端の自然言語処理,セマンティック埋め込み,および類似性を検索し,生のテキスト情報から実行可能な洞察を生成するための効率的な検索手法を包括的に導入する。 本システムは,複数の文書から正規化能力を自動的に抽出・集約し,認識能力,職業プロファイル,関連する学習コース間の強い関係を創出する。 その性能を評価するため,人工文書と実世界の文書に明示的および暗黙的なスキル参照を含む多層評価を行った。 その結果、F1スコアは明示的なスキル検出では0.95以上、暗黙的な言及では0.93以上であった。 これにより、AE4RIAネットワーク全体にわたる詳細なコラボレーションを支援するための健全な基盤を確立する。 この手法は、広範囲な事前処理とデータのクリーニング、SentenceTransformerによるセマンティック埋め込みとセグメンテーション、FAISSベースの検索手法によるスキル抽出に基づく多段階パイプラインを含む。 抽出されたスキルは、(ESCOオントロジーで定式化された)職業の枠組みと、持続可能な開発目標アカデミーを通じて提供される学習経路に関連付けられている。 さらに、DashとPlotlyで実装されたインタラクティブな可視化ソフトウェアは、ポリシー作成、トレーニングと学習の供給、キャリア移行、採用に関わる人々によるリアルタイムな探索と情報決定のためのグラフとテーブルを提供する。 全体として、厳格な検証によって支援されたこのシステムは、生の複雑なテキスト情報から構造化され実行可能な洞察を提供することで、政策作成、人的資源開発、生涯学習を改善するための有望な展望を提供する。

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