Jul, 2023

VacancySBERT：招聘领域标题和技能的语义相似性搜索表示方法

PDF
TL;DR该论文关注应用于人力资源领域的深度学习语义搜索算法，旨在开发一种新颖的方法来训练 Siamese 网络以将招聘广告中提到的技能与职位标题关联起来，并通过基于共现信息的语义相似性搜索来找到用于标题标准化的候选人。通过比较 FastText、BERT、SentenceBert 和 JobBert 等基准模型，已经证明了该新方法相对于其他通用文本编码器在准确率上的显著改进，通过 VacancySBERT 和 VacancySBERT（带技能）分别实现了 10% 和 21.5% 的改进，该论文还开发了一个开源的基准模型，以促进该领域的进一步研究。
发现论文，激发创造
  • JobBERT：通过技能了解工作职称

    通过将预训练语言模型与从招聘信息中提取的技能标签协同出现信息相结合，我们提出了一种职位称号的神经表示模型， JobBERT 方法相比使用通用语句编码器，在职位标题规范化任务中表现出显著提高，并发布了一个新的评估基准。

    Sep, 2021

  • conSultantBERT: 微调的 Siamese 句子 BERT 用于匹配招聘职位和求职者

    该论文重点研究了将文本信息构建为有用的嵌入表示，将其作为特征输入职位与求职者匹配模型。作者使用了一种 fine-tuning 的 Siamese Sentence-BERT 模型并解决了多语言和跨语言匹配等挑战。结果表明，作者的模型显著优于现有的基于 TF-IDF 加权特征向量和 BERT 嵌入表示的方法。此外，作者还发现该模型成功匹配了跨语言和多语言的文本内容。

    Sep, 2021

  • 从含噪技能标签中学习职位名称相似度

    该论文提出了一种无监督表示学习方法，使用嘈杂的技能标签训练作业职称相似性模型，证明其在文本排名和工作归一化等任务中非常有效。

    Jul, 2022

  • 针对词级语义相似性的无监督预训练模型专业化

    本研究将外部词汇知识与 BERT 模型的多任务学习相结合，提出了一种 “词汇知情” 的 BERT（LIBERT）模型，比起原始 BERT 在多项语言任务和词汇简化任务中均有显著提高。

    Sep, 2019

  • Sentence-BERT：使用孪生 BERT 网络生成句子嵌入

    本文介绍了 Sentence-BERT (SBERT)，它是预训练 BERT 网络的修改版，利用孪生和三元组网络结构来推导语义上有意义的句子嵌入，可以使用余弦相似性进行比较，将 BERT / RoBERTa 的寻找最相似组合的时间从 65 小时降至大约 5 秒钟，并保持来自 BERT 的精度。在共同的 STS 任务和转移学习任务中，我们评价 SBERT 和 SRoBERTa，该方法优于其他最先进的句子嵌入方法。

    Aug, 2019

  • SemEval-2017 任务 1 中的 Neobility: 一种基于注意力机制的句子相似性模型

    本文介绍了一种基于注意力机制的循环神经网络模型，该模型在 2017 年 SemEval 跨语言语义文本相似度（STS）任务中取得了竞争性表现（前六名），并描述了我们参加跨语言 STS 任务的情况，该任务涉及英语、西班牙语和阿拉伯语的相似度比较。

    Mar, 2017

  • 从工作描述聚合网络中学习职位表示

    通过职位描述聚合组件和双向对比损失函数，我们提出了一种学习职位标题的替代框架，并在域内和域外设置中评估了我们方法的性能，相比于基于技能的方法，取得了更好的表现。

    Jun, 2024

  • Yseop 在 FinSim-3 Shared Task 2021 中：使用短语表示来专门学习金融领域

    本文介绍了我们在 2021 年 FinSim-3 共享任务中针对金融领域语义相似度学习的方法。我们提出了两种方法：在自定义语料库上预训练的 SRoBERTa 和结合 FastText 模型改善基线词嵌入方法的双重词 - 句嵌入模型。在平均准确度和平均排名两方面我们的系统均获得第二名，分别得分为 0.917 和 1.141。

    Aug, 2021

  • 从自然出现的商业对话中提取相似问题

    我们使用经过适当调整的表示方法和少量示例来对商业用户感兴趣的问题进行分组，并制作可用于数据探索或员工培训的可视化。

    Jun, 2022

  • 应用迁移学习提升特定领域搜索体验：使用查询和问题的相似度

    本研究提出一种针对任何特定领域搜索引擎的框架来计算给定输入查询和一组预定义问题之间的相似度，使用 Siamese 网络和 LSTM 模型训练分类器来生成未归一化和归一化的相似度分数，并结合两种词向量和自定义模糊匹配分数等三种其他相似度得分计算的元分类器，在 Quora 问题对（QQP）数据集以及特定于金融领域的数据集上进行性能测试。

    Jan, 2021