TL;DR使用候选人放置历史生成标记的 CV-vacancy 数据集,并使用带有 bi 编码器结构的多语言 BERT 来微调,添加余弦相似度对数损失层,从而实现简历和职位匹配络的可维护和可伸缩的管道,以及学习桥接词汇差距和处理语言障碍的多语言转换器可以帮助我们减少歧视。
Abstract
In this talk, we will show how we used Randstad history of candidate
placements to generate labeled cv-vacancy pairs dataset. Afterwards we
fine-tune a multilingual bert with bi encoder structure over this datase