ConFit：利用数据增强和对比学习改进简历 - 职位匹配

可靠的简历 - 职位匹配系统有助于公司从简历库中找到合适的候选人，并帮助求职者从职位列表中找到相关工作。然而，由于求职者仅申请少数职位，简历 - 职位数据集中的交互记录非常稀疏。与许多使用复杂建模技术的先前工作不同，我们利用数据增强和简单的对比学习方法来解决这一稀疏性问题。ConFit 首先通过改写简历或职位描述中的特定部分来创建增强的简历 - 职位数据集。然后，ConFit 使用对比学习将每批次的训练样本从 $B$ 对进一步增加到每批次 $O(B^2)$ 对。我们在两个真实世界数据集上评估了 ConFit，发现其在对职位排名和简历排名的 nDCG@10 指标上，绝对值分别比先前方法（包括 BM25 和 OpenAI text-ada-002）高出最多 19% 和 31%。