跨域迁移学习中的中文招聘专业技能词抽取研究

随着就业岗位数量的不断增加，世界劳动力市场的技能供需失配问题依然没有得到有效解决。根据《2019年中国大学生就业报告》显示，本科毕业生就业率连续四年下降，与此同时，高职高专毕业生的就业率却高于同届本科生。技能供需失配问题不仅会导致持续的高失业率和企业利润损失，还会严重阻碍经济增长，浪费高校教育资源。 为了解决技能供需失配问题，迫切需要快速、准确地分析雇主的需求，并利用分析结果优化劳动力的培训和再培训。通过在线招聘文档中提取专业技能词，可以准确地检测雇主的需求。有学者利用网络爬虫技术从泰国招聘网站收集最新职位，并采用自动关键词提取方法从职位描述中提取专业技能词。还有学者提出了一种基于机器学习算法和专家判断相结合的半自动分析方法，用于提取专业技能词，并用这些技能词描述每个工作簇，同时这些技能词还可用于招聘市场趋势分析、职位推荐、企业竞争力评估和高校课程设计。 然而，从中文在线招聘文档中提取专业技能词是一项相当困难的任务。一个中文在线招聘职位的任职要求通常会包含大量复杂的信息，如图1所示。在这种情况下，如何有效地从文档中提取出关键的专业技能词成为了一个重要的挑战。 针对这一问题，本文提出了一种跨领域迁移学习方法，用于从中文在线招聘文档中提取专业技能词。首先，我们利用深度学习算法对文档中的文本信息进行特征提取，然后通过迁移学习算法将从其他领域中学习到的知识迁移到招聘文档中，以更准确地识别和提取出专业技能词。实验结果表明，我们提出的跨领域迁移学习方法在提取中文在线招聘文档中的专业技能词方面取得了较好的效果。 总的来说，本文提出的跨领域迁移学习方法为解决中文在线招聘文档中专业技能词抽取的问题提供了一种新的思路。通过将其他领域中的知识迁移到招聘文档中，可以提高专业技能词的识别准确率，为解决技能供需失配问题提供了一定的帮助和支持。希望本研究对相关领域的研究工作具有一定的参考和借鉴意义。