Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Towards Explainable Job Title Matching: Leveraging Semantic Textual Relatedness and Knowledge Graphs

Created by
  • Haebom

作者

Vadim Zadykian, Bruno Andrade, Haithem Afli

概要

この論文では、履歴書推薦システムの重要な課題である職務名のマッチングに関する意味論的テキスト関連性（STR）を研究します。既存の単純な語彙類似性を超えてニュアンスな関係を捉えるSTRを改善するために、密集した文章埋め込みとドメイン特化知識グラフ（KG）を組み合わせた自己地図学習ハイブリッドアーキテクチャを提示します。従来の研究とは異なり、STRスコア連続体を低、中、高意味の関連領域に分割して階層化された評価を実行することで、モデルのパフォーマンスを細かく分析します。様々な組み込みモデルをKG統合かどうかによって評価した結果、KGを追加した微調整されたSBERTモデルが、高STR領域でRMSEを25%まで減少させるなど、性能向上を見せました。これは、KGとテキスト埋め込みの組み合わせの効果と地域別のパフォーマンス分析の重要性を強調しています。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
知識グラフ（KG）を統合した密集した文章埋め込みベースのハイブリッドアーキテクチャが、職務名マッチングにおけるセマンティックテキスト関連性（STR）向上に効果的であることを示しています。
◦
STRスコア連続体を階層化して評価する方法は、モデルの強みと弱点をより明確に明らかにします。
◦
高STR領域でのパフォーマンスの向上が目立つことで、人的資源（HR）システムなどのアプリケーションで精度と説明の可能性を高めることができます。
•
Limitations：
◦
この研究は特定のドメイン（職務名マッチング）に限定され、一般化の可能性が限られている可能性があります。
◦
使用された知識グラフの品質と規模はモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、それに関する追加の研究が必要です。
◦
階層化された評価スキームの最適分割基準のさらなる研究が必要です。
👍
Made with Slashpage