FIJO：一个法语保险软技能检测数据集
计算与语言
2022-08-01 v2 机器学习
摘要
理解岗位需求的演变对于劳动者、企业与公共组织跟上就业市场的快速转型正变得愈发重要。幸运的是，近期的自然语言处理（NLP）方法使得开发从招聘广告中自动提取信息并更精确识别技能的方法成为可能。然而，这些高效方法需要所研究领域的大量标注数据，而由于知识产权原因，这类数据难以获取。本文提出一个新的公开数据集 FIJO，包含保险岗位招聘信息及诸多软技能标注。为理解该数据集的潜力，我们详述了若干特征与局限。随后，我们展示了采用命名实体识别方法的技能检测算法结果，表明基于 transformers 的模型在该数据集上具有优良的逐词元性能。最后，我们分析了最佳模型所犯的一些错误，以凸显应用 NLP 方法时可能出现的困难。
引用
@article{arxiv.2204.05208,
title = {"FIJO": a French Insurance Soft Skill Detection Dataset},
author = {David Beauchemin and Julien Laumonier and Yvan Le Ster and Marouane Yassine},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.05208},
year = {2022}
}
备注
Accepted in CAIA 2022 https://caiac.pubpub.org/pub/72bhunl6