面向跨语言的职位标题匹配的 Multilingual JobBERT
计算与语言
2025-07-30 v1
摘要
我们介绍了 JobBERT-V3，这是一个基于对比学习的跨语言职位标题匹配模型。该模型建立在领先的单语言 JobBERT-V2 基础上，通过利用合成翻译和超过 2100 万条职位标题的平衡多语言数据集，将对英文、德文、西班牙文和中文的支持扩展至四种语言。该模型保留了其前任高效导向的架构，同时实现了跨语言的稳健对齐，而无需特定任务的监督。在 TalentCLEF 2025 基准上的广泛评估表明，JobBERT-V3 在跨语言和单语言设置下均优于强大的多语言基线，表现持续稳健。虽然非主要焦点，我们也展示了该模型可有效用于为给定职位标题排序相关技能，显示其在多语言劳动力市场情报中的更广泛适用性。该模型已公开提供：https://huggingface.co/TechWolf/JobBERT-v3。
关键词
引用
@article{arxiv.2507.21609,
title = {Multilingual JobBERT for Cross-Lingual Job Title Matching},
author = {Jens-Joris Decorte and Matthias De Lange and Jeroen Van Hautte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21609},
year = {2025}
}
备注
Accepted to the TalentCLEF 2025 Workshop as part of CLEF 2025