UniSkill：匹配大学课程与专业能力的基准数据集
计算与语言
2026-03-04 v1
摘要
技能抽取与推荐系统已从招聘、求职者和教育等多个角度进行研究。虽然针对职位广告的 AI 应用受到广泛关注，但在指令技能侧仍存在不足。本文通过发布来自欧洲技能、能力、资格与职位 (ESCO) 分类法中的技能与大学课程配对的手动标注数据集和合成数据集，并发布相应的标注指南来解决公开数据稀缺的问题。具体而言，我们将匹配 graduate 级别的大学课程与 Systems Analysts 和 Management and Organization Analyst ESCO 职业组中的技能，分为两层粒度：课程标题与技能匹配，课程句子与技能匹配。我们在此数据集上训练语言模型，以作为课程-技能和技能-课程匹配的检索与推荐系统基准。我们在部分标注数据上对模型进行评估。我们的 BERT 模型达到 87% 的 F1 分数，表明课程与技能匹配是一个可行的任务。
引用
@article{arxiv.2603.03134,
title = {UniSkill: A Dataset for Matching University Curricula to Professional Competencies},
author = {Nurlan Musazade and Joszef Mezei and Mike Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.03134},
year = {2026}
}
备注
LREC 2026