要約
あらゆるキャリアに必要なスキルセットと知識を理解することは最も重要ですが、使用されるツールとテクニックが急速に変化する今日のダイナミックな世界では、ますます困難になっています。
したがって、より良いキャリアの洞察と開発のために、あらゆる仕事に必要なスキルセットを正確に特定できることが特に重要です。
本稿では、役職に基づいて特定の仕事に必要な関連ジョブ スキルをレコメンドするためのスキルレコメンデーション (SkillRec) システムを提案し、開発します。
SkillRec は、これらの役割を採用している企業が公開している職務記述書に基づいて、職務に必要なスキル セットを収集して特定します。
データ収集と前処理機能に加えて、SkillRec は、役職の表現に単語/文の埋め込み技術を利用し、役職の表現に基づいて職務スキルを推奨するフィードフォワード ニューラル ネットワークも利用します。
6,000 の役職と説明のデータセットに対する予備実験に基づいて、SkillRec は精度と F1 スコアの点で有望なパフォーマンスを示しています。
要約(オリジナル)
Understanding the skill sets and knowledge required for any career is of utmost importance, but it is increasingly challenging in today’s dynamic world with rapid changes in terms of the tools and techniques used. Thus, it is especially important to be able to accurately identify the required skill sets for any job for better career insights and development. In this paper, we propose and develop the Skill Recommendation (SkillRec) system for recommending the relevant job skills required for a given job based on the job title. SkillRec collects and identify the skill set required for a job based on the job descriptions published by companies hiring for these roles. In addition to the data collection and pre-processing capabilities, SkillRec also utilises word/sentence embedding techniques for job title representation, alongside a feed-forward neural network for job skill recommendation based on the job title representation. Based on our preliminary experiments on a dataset of 6,000 job titles and descriptions, SkillRec shows a promising performance in terms of accuracy and F1-score.
arxiv情報
| 著者 | Xiang Qian Ong,Kwan Hui Lim |
| 発行日 | 2023-02-20 12:07:57+00:00 |
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