Tec-Habilidad：面向教育与就业的技能分类
计算与语言
2025-03-07 v1
摘要
求职申请和评估流程近年来发生了显著变化，主要due于技术的进步和公司运作方式的变化。技能提取和分类仍是现代招聘过程中的重要组成部分，因为它提供了一种更客观的方式来评估候选人并自动将其技能与职位要求对齐。然而，要有效评估技能，技能提取工具必须识别候选人简历中各种技能提及形式，包括直接提及、暗示、同义词、缩写、短语以及技能水平，并区分硬技能与软技能。虽然像LLM（大模型）这样的工具有助于从求职申请中提取和分类技能，但缺乏针对准确识别和分类西班牙语求职申请中技能的综合数据集。这一差距阻碍了我们评估这些模型可靠性和精确性的能力，这在确保所选候选人真正具备该工作所需技能方面至关重要。本文我们开发了一个用于技能提取和分类的西班牙语数据集，提供注释方法以区分知识、技能和能力，并提供深度学习基线，以推动面向技能分类的稳健解决方案的发展。
引用
@article{arxiv.2503.03932,
title = {Tec-Habilidad: Skill Classification for Bridging Education and Employment},
author = {Sabur Butt and Hector G. Ceballos and Diana P. Madera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03932},
year = {2025}
}