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搜索结果 - 4
促进大型语言模型在在线求职和招聘中的多角色和多行为协作
在线招聘服务的出现已经彻底改变了求职和招聘的传统模式，本研究致力于提高个人与职业的匹配度，通过引入模拟面试的过程，从而为候选人评估提供额外的证据，增强了传统基于简历和职位描述的人 - 职位匹配方式。提出了一种创新可行的模拟面试框架 Mock
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a month ago
大语言模型生成职位推荐
本文提出了一种新的基于大型语言模型的生成式就业推荐方法 (GIRL)，通过监督微调、奖励模型和强化学习方法等手段，能够个性化为求职者提供职位推荐，拓展了现有模型的性能，提高了求职体验。
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a year ago
SIGIR
提升人才招聘的人 - 职匹配性：一种基于能力感知神经网络的方法
本文提出了一种新颖的端到端能力感知人岗匹配神经网络模型，旨在利用过去的招聘数据创建单词级别的语义表示，并通过四种关注策略来测量语义表示的不同重要性，以及每个职业经验对特定能力要求的不同贡献，该模型通过大规模真实数据集的实验验证了它的有效性和
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6 years ago
KDD
基于序列隐变量模型的招聘市场趋势分析
本文提出了一种使用无监督学习技术，发现招聘市场趋势的新研究范式。我们开发了一种名为 MTLVM 的新颖的顺序隐变量模型，用于捕捉企业招聘状态的顺序依赖性，并能够在贝叶斯生成框架内自动学习潜在的招聘主题。最后，我们通过可视化 MTLVM 的结
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7 years ago
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