Skill Matching: Evaluating Skill Relevance in Self-Supervised Learning

 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了技能关系建模的缺乏评估基准的问题。通过构建并发布SkillMatch基准，基于从数百万个职位广告中挖掘的专家知识，提出了一种可扩展的自监督学习技术来优化Sentence-BERT模型。研究表明，该方法在SkillMatch上的技能相关性测量上显著超越了传统模型，促进了技能推荐系统的准确性和透明性。

本研究通过构建SkillMatch基准，利用职位广告中的专家知识，提出自监督学习技术优化Sentence-BERT模型，显著提升技能相关性测量和推荐系统的准确性与透明性。

Sentence-BERT SkillMatch 技能推荐 自监督学习
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