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国际顶级会议论文:人才与工作的匹配靠AI告别“拉郎配”

2020-01-18
11月3日—7日,天然语音算法大会在我国香港举行,我国人民大学与BOSS直聘协作的论文《范畴自适应的人岗匹配研讨》当选该会谈论文集。 “人岗匹配体系的根底是大数据发掘剖析和使用,”BOSS直聘天然语言处理中心负责人表明,新式职位的诞生,意味着该范畴的数据相对不行全面和完善,影响相应职位范畴的引荐匹配功率,怎么弥补完善新式职类在冷启动下的样本量成为了打破的要害点。 近几年,根据新技术和新需求而诞生的互联网企业如漫山遍野,也带来不少全新的职位类型。2019年一季度,人社部也正式发布的13个“新职业”类型,皆为在新技术、新需求开展下所诞生的新式职位类型。《范畴自适应的人岗匹配研讨》首要使用不同职类范畴里存在相同特征数据的原理,将老练职类范畴的数据引进相关的新式职类,丰厚训练样本,然后进步新式职类范畴的人岗匹配功率。 大会评定反应中点评道,本次论文的重要贡献是初次提出将搬迁学习办法使用在人岗匹配范畴,比较传统办法,可以更有效地完成文本匹配场景的常识搬迁。在论文中,BOSS直聘与我国人民大学建立了深度大局匹配网络结构并完成三个层次的搬迁学习,试验证明该模型优于一切baseline模型,极大地进步了人岗匹配功率。 BOSS直聘CEO赵鹏表明,“BOSS直聘的方针是将人岗匹配功率提高20%”。此前宣布的多篇学术会议作业,均环绕“人岗匹配”的课题,使用BOSS直聘双方网络的渠道优势,结合双方前史行为、双方求职志愿以及多范畴搬迁常识的学习,提高人岗匹配功率。 据悉,EMNLP会议是天然语言处理范畴的世界A类会议,聚集于天然语言算法在各个范畴解决方案的学术探讨,每年招引世界各国近千名学者沟通天然语言处理开展前沿,前几年长文的录用率只要26%左右,颇受注重科技研制的世界互联网企业重视。

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