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Skill Matching: Evaluating Skill Relevance in Self-Supervised Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本研究解决了技能关系建模缺乏评估基准的问题。
- 构建并发布了SkillMatch基准，基于数百万个职位广告中的专家知识。
- 提出了一种可扩展的自监督学习技术来优化Sentence-BERT模型。
- 该方法在SkillMatch上的技能相关性测量显著超越传统模型。
- 研究促进了技能推荐系统的准确性和透明性。
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