Deep Learning-based Computational Job Market Analysis: A Survey on Skill Extraction and Classification from Job Postings

要約

近年、自然言語処理 (NLP) に大きな進歩がもたらされ、計算による雇用市場分析の分野での急速な進歩が可能になりました。
このアプリケーション ドメインの中核となるタスクは、求人情報からのスキルの抽出と分類です。
この急速な成長と学際的な性質のため、この新興分野を網羅的に評価することはできません。
この調査は、深層学習の方法論、データセット、NLP 主導のスキル抽出と分類に特有の用語の包括的な概要を提供することで、このギャップを埋めることを目的としています。
公開されているデータセットの包括的なカタログ化により、データセットの作成と特性に関する統合情報の不足に対処しています。
最後に、用語に焦点を当てることで、ハード スキルとソフト スキル、スキルの抽出と分類に関連する用語などの重要な概念に対する一貫した定義が現在欠如していることに対処します。

要約(オリジナル)

Recent years have brought significant advances to Natural Language Processing (NLP), which enabled fast progress in the field of computational job market analysis. Core tasks in this application domain are skill extraction and classification from job postings. Because of its quick growth and its interdisciplinary nature, there is no exhaustive assessment of this emerging field. This survey aims to fill this gap by providing a comprehensive overview of deep learning methodologies, datasets, and terminologies specific to NLP-driven skill extraction and classification. Our comprehensive cataloging of publicly available datasets addresses the lack of consolidated information on dataset creation and characteristics. Finally, the focus on terminology addresses the current lack of consistent definitions for important concepts, such as hard and soft skills, and terms relating to skill extraction and classification.

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