Rethinking Skill Extraction in the Job Market Domain using Large Language Models

📄 arXiv: 2402.03832v1 📥 PDF

作者: Khanh Cao Nguyen, Mike Zhang, Syrielle Montariol, Antoine Bosselut

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-06

备注: Published at NLP4HR 2024 (EACL Workshop)

💡 一句话要点

利用大语言模型重新思考职业市场中的技能提取

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 技能提取 大语言模型 上下文学习 少量学习 招聘系统 人力资源管理

📋 核心要点

  1. 现有技能提取方法依赖于手动标注数据，限制了模型的泛化能力和复杂模式捕捉能力。
  2. 本文提出利用大语言模型的上下文学习能力，进行技能提取，克服传统方法的局限。
  3. 实验结果表明，尽管LLMs性能不及传统模型，但在处理复杂技能提及方面表现更佳。

📝 摘要（中文）

技能提取涉及识别文档中提到的技能和资格，如职位发布和简历。传统方法依赖于使用BIO标签的监督模型，但手动标注数据的依赖性限制了这些方法的泛化能力。此外，常见的BIO设置限制了模型捕捉复杂技能模式和处理模糊提及的能力。本文探讨了使用上下文学习来克服这些挑战，基于6个统一的技能提取数据集进行基准测试。我们的方法利用大语言模型的少量学习能力，从句子中识别和提取技能。尽管LLMs在性能上未能与传统监督模型相媲美，但在技能提取任务中能够更好地处理句法复杂的技能提及。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的具体问题是传统技能提取方法在处理复杂技能模式和模糊提及时的局限性，尤其是依赖于手动标注数据的泛化能力不足。

核心思路：论文提出利用大语言模型的少量学习能力，通过上下文学习来识别和提取技能信息，旨在减少对手动标注数据的依赖并提高模型的灵活性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型输入设计、上下文学习模块和技能提取输出。通过对6个统一数据集的基准测试，评估模型的提取能力。

关键创新：最重要的技术创新在于将大语言模型应用于技能提取任务，利用其上下文理解能力来处理复杂的技能提及，区别于传统的BIO标签方法。

关键设计：在模型设计中，采用了少量学习策略，优化了输入格式以适应大语言模型的特性，同时调整了损失函数以提高提取的准确性。实验中使用了多种数据集进行验证，确保模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，尽管大语言模型在性能上未能超越传统监督模型，但在处理复杂技能提及方面表现出显著优势，尤其是在少量学习场景下，能够有效识别多样化的技能信息，提升了技能提取的准确性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括招聘系统、职业发展平台和人力资源管理工具。通过提高技能提取的准确性和灵活性，能够帮助企业更有效地匹配候选人与职位要求，提升招聘效率。此外，未来可能推动职业技能分析和培训需求预测的研究进展。

📄 摘要（原文）

Skill Extraction involves identifying skills and qualifications mentioned in documents such as job postings and resumes. The task is commonly tackled by training supervised models using a sequence labeling approach with BIO tags. However, the reliance on manually annotated data limits the generalizability of such approaches. Moreover, the common BIO setting limits the ability of the models to capture complex skill patterns and handle ambiguous mentions. In this paper, we explore the use of in-context learning to overcome these challenges, on a benchmark of 6 uniformized skill extraction datasets. Our approach leverages the few-shot learning capabilities of large language models (LLMs) to identify and extract skills from sentences. We show that LLMs, despite not being on par with traditional supervised models in terms of performance, can better handle syntactically complex skill mentions in skill extraction tasks.