越南语招聘信息中职业技能检测的实用方法

越南劳动力市场一直处于不平衡发展状态。大学毕业生人数在增长，但失业率也在上升。这种情况通常是由于缺乏准确及时的劳动力市场信息，导致劳动力供给与实际市场需求之间的技能错配。为了构建劳动力市场的数据监控和分析平台，主要挑战之一是能够从简历和招聘信息等劳动力相关数据中自动检测职业技能。传统方法依赖于现有的分类体系或大量标注数据来构建命名实体识别（NER）模型。这些方法成本高昂且需要大量人工。在本文中，我们提出了一种在越南语招聘信息中进行技能检测的实用方法。我们不将该任务视为 NER 任务，而是将其视为排序问题。我们提出了一种流水线，首先提取短语并根据短语与其上下文的语义相似度进行排序。然后我们采用最终的分类来检测技能短语。我们收集了三个数据集并进行了大量实验。结果表明，在数据稀缺的情况下，我们的方法比 NER 模型取得了更好的性能。