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基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法

2021-01-22文益民文博奚

桂林电子科技大学学报 2020年4期
关键词:技能特征文本

文益民, 杨 鹏, 文博奚, 蔡 翔

(1.桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室,广西 桂林 541004;2.桂林电子科技大学 广西图像图形智能处理重点实验室,广西 桂林 541004;3.桂林电子科技大学 商学院,广西 桂林 541004)

近年来,随着我国高等教育的迅猛发展,大学毕业生日益增多。尽管就业岗位的数量也在不断增加,但中国劳动力市场的供需失配的结构性问题依然非常严重。根据《中国劳动力市场技能缺口研究》报告,仅2016年中国就有超过1 200万的本科和高职专科毕业生。虽然中国拥有如此庞大的劳动力供应,但许多企业仍然很难招聘到合适的人才。因此,如何准确地了解企业需求,提高人才培养针对性是当务之急。随着互联网的普及,网络招聘成为企业招聘人才的主流方式。招聘信息中含有企业对所招岗位专业能力的具体描述,反映了企业的需求。对网络招聘数据进行分析,以提取工作岗位要求中的专业能力需求,可以解决这一难题。如今,一些研究尝试利用网络招聘信息分析企业招聘岗位对专业能力的需求。在国外,Kim等[1]通过对数据科学家岗位的招聘信息进行人工分析,总结出企业对数据科学家这个岗位所需的专业能力以及学历等各方面的要求。De等[2]对2 700条大数据相关岗位信息进行分析,结合专家判断,将大数据相关岗位划分为4个岗位簇,并对每个岗位簇所需的技能进行评估。在国内,黄崑等[3]从智联招聘网站上收集了2 615份有关数据分析、数据管理和数据挖掘岗位的招聘信息,从岗位基本信息、岗位职责、任职要求3个角度分析了这些岗位所招聘人才需要掌握的知识和能力要求,并对图书馆情报学科人才培养方案提出建议。……

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