KARRIEREWEGE：大规模职业路径预测数据集
计算与语言
2024-12-20 v1
摘要
准确的职业路径预测可以支持许多利益相关者，如求职者、招聘人员、人力资源部门和项目经理。然而，公开可用的数据和工具用于职业路径预测稀缺。本文我们引入 KARRIEREWEGE，一个包含超过 50 万条职业路径的全面、公开的数据集，显著超过以前可用数据集的规模。我们将数据集链接到 ESCO 分类学，以提供一个有价值的资源，用于预测职业轨迹。为了解决简历中常见的自由文本输入问题，我们通过合成工作标题和描述将其丰富化， resulting in KARRIEREWEGE+。这使得能够从非结构化数据进行准确预测，紧密符合实际应用挑战。我们对现有的 SOTA 模型在数据集和之前的基准上进行基准测试，观察到在非结构化数据用例方面的性能和鲁棒性得到改善，特别是由于合成数据。
引用
@article{arxiv.2412.14612,
title = {KARRIEREWEGE: A Large Scale Career Path Prediction Dataset},
author = {Elena Senger and Yuri Campbell and Rob van der Goot and Barbara Plank},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.14612},
year = {2024}
}
备注
Accepted at COLING Industry Track