CompanyName2Vec：基于招聘广告的公司实体匹配
社会与信息网络
2022-01-14 v1 数据库
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摘要
实体匹配是所有处理来自不同来源的结构化与非结构化数据的现实系统的关键环节。通常不存在可用于关联记录的共同键。在执行任何数据分析或进一步处理之前，必须完成大规模的数据清洗与集成过程。尽管记录链接常被视为繁琐但必要的步骤，它却能揭示有价值的见解、支持数据可视化，并指导对数据的进一步分析方法。本文关注组织机构实体匹配。我们提出 CompanyName2Vec，一种利用神经网络模型从招聘广告语料中学习公司名称语义来解决公司实体匹配（CEM）的新算法，除公司名称外不依赖任何关于被匹配公司的信息。基于真实世界数据，我们表明 CompanyName2Vec 优于其他被评估的方法，并以 89.3% 的平均成功率解决了 CEM 挑战。
引用
@article{arxiv.2201.04687,
title = {CompanyName2Vec: Company Entity Matching Based on Job Ads},
author = {Ran Ziv and Ilan Gronau and Michael Fire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04687},
year = {2022}
}