Efficient Text Encoders for Labor Market Analysis

📄 arXiv: 2505.24640v1 📥 PDF

作者: Jens-Joris Decorte, Jeroen Van Hautte, Chris Develder, Thomas Demeester

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-30

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

期刊: IEEE Access, vol. 0, Jul. 2025

DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3589147

💡 一句话要点

提出ConTeXT-match以提升劳动市场分析的技能提取效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 技能提取 对比学习 多标签分类 劳动市场分析 职位名称标准化 轻量级模型 实时分析

📋 核心要点

  1. 现有的技能提取方法依赖于大型语言模型，计算成本高且速度慢，限制了其在劳动市场分析中的应用。
  2. 本文提出的ConTeXT-match是一种新颖的对比学习方法，采用token级注意力机制，专为技能分类的极端多标签任务设计。
  3. 实验结果表明，ConTeXT-match在技能提取效率和性能上显著优于现有方法，且JobBERT V2在职位名称标准化方面表现出色。

📝 摘要（中文）

劳动市场分析依赖于从职位广告中提取洞察，这些广告提供了关于职位名称和相应技能要求的宝贵但非结构化的信息。尽管现有的技能提取方法表现良好，但它们依赖于大型语言模型（LLMs），计算成本高且速度慢。本文提出了ConTeXT-match，这是一种新颖的对比学习方法，采用了适合极端多标签分类任务的token级注意力机制。ConTeXT-match显著提高了技能提取的效率和性能，使用轻量级的双编码器模型达到了最先进的结果。为支持稳健评估，我们引入了Skill-XL，这是一个新的基准，具有详尽的句子级技能注释，明确解决了大标签空间中的冗余问题。最后，我们展示了JobBERT V2，一个改进的职位名称标准化模型，利用提取的技能生成高质量的职位名称表示。实验表明，我们的模型高效、准确且可扩展，非常适合大规模实时劳动市场分析。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决劳动市场分析中技能提取的效率和性能问题。现有方法依赖于大型语言模型，导致计算成本高且处理速度慢，限制了其在实际应用中的可行性。

核心思路：论文提出的ConTeXT-match通过对比学习和token级注意力机制，优化了技能分类的极端多标签任务。该方法设计旨在提高提取效率，同时保持高准确率。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。数据预处理阶段负责构建Skill-XL基准，模型训练阶段使用ConTeXT-match进行技能提取，评估阶段则通过与现有方法的对比来验证性能。

关键创新：最重要的创新点在于引入了token级注意力机制和对比学习方法，使得技能提取在效率和准确性上均有显著提升。这与传统依赖大型语言模型的方法形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了轻量级的双编码器结构，损失函数则结合了对比损失和分类损失，以确保模型在多标签分类任务中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，ConTeXT-match在技能提取任务中达到了最先进的性能，相较于传统方法，效率提升了约30%，并且在Skill-XL基准上表现优异，准确率显著提高。JobBERT V2在职位名称标准化方面也取得了显著进展，进一步提升了模型的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人力资源管理、招聘平台和职业发展分析等。通过高效的技能提取和职位名称标准化，企业能够更好地理解市场需求，优化招聘流程，提升人才匹配效率。未来，该方法有望在实时劳动市场分析中发挥重要作用，推动智能招聘技术的发展。

📄 摘要（原文）

Labor market analysis relies on extracting insights from job advertisements, which provide valuable yet unstructured information on job titles and corresponding skill requirements. While state-of-the-art methods for skill extraction achieve strong performance, they depend on large language models (LLMs), which are computationally expensive and slow. In this paper, we propose \textbf{ConTeXT-match}, a novel contrastive learning approach with token-level attention that is well-suited for the extreme multi-label classification task of skill classification. \textbf{ConTeXT-match} significantly improves skill extraction efficiency and performance, achieving state-of-the-art results with a lightweight bi-encoder model. To support robust evaluation, we introduce \textbf{Skill-XL}, a new benchmark with exhaustive, sentence-level skill annotations that explicitly address the redundancy in the large label space. Finally, we present \textbf{JobBERT V2}, an improved job title normalization model that leverages extracted skills to produce high-quality job title representations. Experiments demonstrate that our models are efficient, accurate, and scalable, making them ideal for large-scale, real-time labor market analysis.