利用多语言双编码器 BERT 学习匹配求职者
计算与语言
2021-09-16 v1 信息检索
摘要
在本次报告中，我们将展示如何利用 Randstad 的候选人录用历史生成带标签的简历-职位对数据集。随后，我们在此数据集上通过添加余弦相似度对数损失层，微调一个具有双编码器结构的多语言 BERT。我们将解释所述结构如何帮助我们克服上述大多数挑战，并使我们能够构建一个可维护且可扩展的流水线来匹配简历与职位。此外，我们展示了如何获得更好的语义理解，并学会弥合词汇鸿沟。最后，我们强调多语言 transformer 如何帮助我们处理跨语言障碍并可能减少歧视。
引用
@article{arxiv.2109.07157,
title = {Learning to Match Job Candidates Using Multilingual Bi-Encoder BERT},
author = {Dor Lavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07157},
year = {2021}
}
备注
2 pages, To be presented as a main talk at RecSys '21: Fifteenth ACM Conference on Recommender Systems. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2109.06501