論文の概要: Overview of the TalentCLEF 2025: Skill and Job Title Intelligence for Human Capital Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13275v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 16:33:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.576272
• Title: Overview of the TalentCLEF 2025: Skill and Job Title Intelligence for Human Capital Management
• Title（参考訳）: タレントCLEF2025の概要
• Authors: Luis Gasco, Hermenegildo Fabregat, Laura García-Sardiña, Paula Estrella, Daniel Deniz, Alvaro Rodrigo, Rabih Zbib,
• Abstract要約: 本稿では,スキルと肩書のインテリジェンスに着目した最初の評価キャンペーンであるTalentCLEF 2025を紹介する。 評価にはモノリンガルとクロスランガルのシナリオが含まれ、性別バイアスの評価をカバーした。 TalentCLEFはこの分野で最初の公開ベンチマークを提供し、労働市場向けの堅牢で公平で移動可能な言語技術の開発を奨励している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2276267460638319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in natural language processing and large language models are driving a major transformation in Human Capital Management, with a growing interest in building smart systems based on language technologies for talent acquisition, upskilling strategies, and workforce planning. However, the adoption and progress of these technologies critically depend on the development of reliable and fair models, properly evaluated on public data and open benchmarks, which have so far been unavailable in this domain. To address this gap, we present TalentCLEF 2025, the first evaluation campaign focused on skill and job title intelligence. The lab consists of two tasks: Task A - Multilingual Job Title Matching, covering English, Spanish, German, and Chinese; and Task B - Job Title-Based Skill Prediction, in English. Both corpora were built from real job applications, carefully anonymized, and manually annotated to reflect the complexity and diversity of real-world labor market data, including linguistic variability and gender-marked expressions. The evaluations included monolingual and cross-lingual scenarios and covered the evaluation of gender bias. TalentCLEF attracted 76 registered teams with more than 280 submissions. Most systems relied on information retrieval techniques built with multilingual encoder-based models fine-tuned with contrastive learning, and several of them incorporated large language models for data augmentation or re-ranking. The results show that the training strategies have a larger effect than the size of the model alone. TalentCLEF provides the first public benchmark in this field and encourages the development of robust, fair, and transferable language technologies for the labor market.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理と大規模言語モデルの進歩は、人材獲得、スキル向上戦略、労働計画のための言語技術に基づくスマートシステム構築への関心が高まっている。 しかし、これらの技術の採用と進歩は、この領域では利用できない公開データやオープンベンチマークに基づいて適切に評価された信頼性と公正なモデルの開発に大きく依存している。 このギャップに対処するため,我々は,スキルと肩書の知性に着目した最初の評価キャンペーンであるTalentCLEF 2025を紹介した。 実験室は、英語、スペイン語、ドイツ語、中国語をカバーするタスクAと、英語でジョブBをベースとしたスキル予測という2つのタスクで構成されている。 両方のコーパスは、実際のジョブアプリケーションから構築され、慎重に匿名化され、言語的多様性やジェンダーマーク付き表現を含む実世界の労働市場データの複雑さと多様性を反映するために手動で注釈付けされた。 評価にはモノリンガルとクロスランガルのシナリオが含まれ、性別バイアスの評価をカバーした。 TalentCLEFには76の登録チームがあり、280以上の応募があった。 ほとんどのシステムは、多言語エンコーダベースのモデルで構築された情報検索技術に依存しており、データ拡張や再ランク付けのための大規模言語モデルも組み込まれている。 その結果、トレーニング戦略はモデルのサイズ単独よりも大きな効果があることがわかった。 TalentCLEFはこの分野で最初の公開ベンチマークを提供し、労働市場向けの堅牢で公平で移動可能な言語技術の開発を奨励している。

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