ConFit: 使用数据增强和对比学习改善简历与工作匹配
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。一种可靠的简历 - 岗位匹配系统,通过数据增强和对比学习方法处理交互记录稀疏问题,在 nDCG@10 评估指标上超过其他方法,提升了岗位和简历排序效果。
该论文研究了使用Siamese Sentence-BERT模型将文本信息构建为有用的嵌入表示,并成功匹配了跨语言和多语言的文本内容。结果显示该模型优于TF-IDF和BERT嵌入表示方法。
一种可靠的简历 - 岗位匹配系统,通过数据增强和对比学习方法处理交互记录稀疏问题,在 nDCG@10 评估指标上超过其他方法,提升了岗位和简历排序效果。
该论文研究了使用Siamese Sentence-BERT模型将文本信息构建为有用的嵌入表示,并成功匹配了跨语言和多语言的文本内容。结果显示该模型优于TF-IDF和BERT嵌入表示方法。