首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    EMNLP2019 | 领域自适应的人岗匹配研究

    求职招聘市场长期存在着职位类别分布不均衡、新兴职类不断涌现的现象,这一定程度上会造成某些职类下的训练数据不够充分,从而难以获得较好的人岗匹配模型,影响推荐匹配效果。本文提出了一种结合多领域知识和层次化迁移学习的深度全局匹配网络(Transferable Deep Global Match Network),该模型能够对简历和岗位描述之间的全局匹配模式进行有效建模,并且实现了在三个层次上的迁移学习,即句子层级、句对匹配层级以及全局匹配层级。基于在线招聘平台BOSS直聘数据集的实验结果表明,本文提出的模型效果超过了state-of-the-art的人岗匹配推荐方法,各项指标均有提升。实验证明,针对训练数据不够充分的相关职类,通过引入合适的领域知识进行迁移学习,可以有效提升人岗匹配推荐效果。该论文已被自然语言处理领域国际顶级会议EMNLP2019接收。

    02
    领券