ロシアの求人からのスキル抽出：比較研究

仕事市場は急速に変化しているね。求人が増えて、求職者が知っておくべきことややるべきことへの期待も高まってる。一番の課題は、雇用主が本当に求めているスキルを見極めること。求人票はしばしば異なる言葉を使ったり、大事なスキルを省略したりして、どんなスキルが必要か知るのが難しくなってる。これが、スキルを向上させたい人や雇用主のニーズに応えたい人にとって、困難を生むことがあるんだよね。

この記事では、ロシアの求人広告に記載されているスキルを自動的に見つける方法を考えて、従来の固有表現認識（NER）手法と大規模言語モデル（LLMS）の2つの方法を比較するんだ。5,000以上の求人の例を使って、どちらの方法がスキルをうまく引き出せるかを見ていくよ。

#求人広告の課題

求人の理解で大きな問題は、スキルの表現が一貫していないこと。企業によって期待が違ったり、求職者が知っているだろうという理由で重要なスキルを省略したりすることもある。こういう曖昧なコミュニケーションは、求職者が次の仕事に必要なことを学ぶのを難しくするんだ。

この問題に対処するために、求人票からスキルを自動的に抽出するためのより良いツールを開発する必要がある。求人を分析することで、求職者がどのスキルを伸ばすべきか理解する手助けができるし、雇用主が求めているものに彼らの資格をよりよく合わせることができるよ。

#スキル抽出方法

この研究では、ロシアの求人広告からスキルを自動的に抽出する2つの方法を評価する：

1. 従来の固有表現認識（NER）手法：このアプローチは、求人の説明に挙げられた特定のスキルを特定する既存のアルゴリズムを使う。NERは、文の構造に基づいて関連するスキルを特定するんだ。

2. 大規模言語モデル（LLMs）：LLMsは新しい技術で、テキストを生成したり言語のパターンを認識したりする能力がある。これらのモデルは文脈を理解し、スキルのリストを提供しようとするけど、構造化されたタスクでは従来の方法ほど正確でないこともある。

トレーニング用に4,000の求人広告、テスト用に1,471のデータセットを使う予定だ。目標は、どちらのアプローチが雇用主が求めるスキルについて明確で正確な情報を提供するかを見ることだよ。

#関連研究のレビュー

スキル抽出は研究が進んでいる分野で、研究者たちは求人広告で求められるスキルを特定するためのさまざまな方法を探っている。スキルをさまざまなタイプに分類する人もいれば、フランス語やドイツ語など、英語以外の言語の求人広告を見ている人もいる。

最近の研究によると、LLMsは複雑なスキルの表現を扱うのが得意で、特定のシナリオでは効果的だと言われている。しかし、特定のスキルを抽出する際には従来のNERモデルの方が良い結果を示すことが多い。この記事では、ロシアの求人広告におけるNER手法とLLMsのパフォーマンスを比較する予定だよ。

#研究デザイン

この分析では、4つのLLMsと4つのエンコーダーベースのNERモデルを、同じ求人広告サンプルを使って公正に比較するつもり。モデルには以下が含まれる：

#大規模言語モデル

1. GPT-4o：OpenAIが開発した非常に能力の高い言語モデル。まともなテキストを生成する能力があり、さまざまな自然言語タスクに対応できる。

2. LLAMA 3 7b：Metaが作ったモデルで、パフォーマンスと効率のバランスが良いことで知られている。

3. GigaChat：Sberが開発したもので、ロシア語の特定のニーズに注目している。

4. YandexGPT：Yandexのモデルで、ロシア語のタスクに合わせた効果的な翻訳やコンテンツ生成ができる。

#エンコーダーベースのNERモデル

1. ruBERT-base-cased by DeepPavlov：さまざまなロシア語のNLPタスクで効果的に機能するロシア語版のBERT。

2. xlm-roberta-base by FacebookAI：ロシア語を含むさまざまな言語をサポートする多言語モデル。

3. bert-base-multilingual-cased by Google：NERタスクに広く使われているモデルで、一般的な機能が知られている。

4. xlm-roberta-large-en-ru-mnli by DeepPavlov：バイリンガルタスクで良好なパフォーマンスが期待される大規模モデル。

#評価指標

どちらの方法が良いかを見るために、いくつかのパフォーマンス指標を考慮する：

• 正確性：正しく特定したスキルの割合。
• F1スコア：適合率と再現率のバランスを図る指標。
• 適合率：特定された真のポジティブスキルの数を、特定されたスキルの総数で割ったもの。
• 再現率：真のポジティブの数を、実際に存在するスキルの総数で割ったもの。
• 推論時間：各モデルが求人票を分析するのにかかる時間。

LLMsについては、APIを通じてこれらのモデルを実行するコストも見る予定だよ。

#出力の比較

スキル抽出では、求人の説明から特定されたスキルのリストを作成することになるんだけど、LLMsは異なる言い回しや同義語を使うかもしれないから、出力を比較するのが難しいんだ。NERモデルはスキルを構造に基づいて特定することに焦点を当てる。

比較を標準化するために、ベクトル類似性に基づいたプロセスを使う予定。このプロセスでは、異なるスキルフレーズがどれだけ似ているかを計算し、密接に関連したフレーズを同等として扱うことができる。

#データセットの概要

データセットは4,000の求人から成り、専門家によって識別されたスキルがマークされていて、職種や説明も含まれている。それぞれの求人には、以下のような構造化データフィールドがある：

• ユニークID
• 職種
• 詳細な職務説明
• テキスト内の位置を含む特定されたスキルのリスト

この構造は、分析が一貫性があり、公正になるように助けてくれる。

#結果

分析の結果、特にDeepPavlovのRuBERT NER調整モデルは、さまざまな指標でLLMsよりも高いスコアを達成した。たとえば、このNERモデルのF1スコアは最も高く、適合率と再現率のバランスが良いことを示している。

GPT-4oのようなLLMsは、まずまずのパフォーマンスだったけど、特に関連するスキルを特定する際に効果が劣っていた。他のモデルはさらに低いスコアだったよ。

速度とサイズの観点でも、DeepPavlovのRuBERT NER調整モデルは効率的で、各求人を秒の一部で処理できるのに対し、LLMsは結果を出すのにかなり時間がかかっていた。

#コスト分析

モデルを実行するコストは、財務的効率において大きな違いを示す。LLMsでは、GPT-4oが最も高価で、GigaChatはもっと合理的なコストを提供していた。このコスト分析は、実際のアプリケーションでこれらのモデルを使用する際に重要だよ。

#結論

この分析は、従来のNER手法がロシアの求人広告からスキルを抽出する際にしばしばLLMsよりも効果的であることを示している。調査結果は、LLMsがさまざまな言語タスクにおいて潜在能力を持っているものの、スキル抽出のような構造的タスクにはあまり信頼性がない可能性があることを示している。

求人票の分析に最適なツールを選ぶことは特に非英語の文脈で重要だ。この研究は、求人がその要件を伝える方法を改善し、求職者がスキルを雇用主が必要としているものと一致させるのを容易にするのに役立つかもしれない。

今後の研究は、これらの発見を基に、異なる言語やコンテキストにおけるスキル抽出へのアプローチをさらに最適化し、仕事市場におけるこれらのプロセスの効率と効果を向上させることを目指せるね。