如何利用人工智能了解就业市场需求

本文讨论了使用人工智能实时监控就业市场需求的系统的实施，并提供旨在缩小高等教育与雇主需求之间技能差距的就业市场信息。

人工智能极大地改变了我们的生活，从改变我们的日常互动到我们寻找未来工作的方式。它被认为对许多工作构成威胁，然而，它带来了了解就业市场需求的绝好机会。随着每天发布的大量招聘广告，人工智能，尤其是自然语言处理，可以在文本招聘广告中识别就业市场的前景、职业和技能方面的需求。在线工作数据显示出在提供对当前和持续劳动力技能需求的实时洞察方面的巨大潜力。



就业市场分析可以提供对就业市场需求和要求的许多见解


更具体地说，为了确定就业市场需求，包括信息提取在内的自然语言处理 (NLP) 技术用于从文本媒体知识库和基于机器学习 (ML) 的技术（包括深度神经网络和单词）中构建个性化技能库嵌入，用于尽可能准确地捕获文本源中的技能。

要实时确定就业市场需求，有两个重要组成部分，即技能识别和职业规范化。为了使该系统可持续发展，需要一个检测新兴职业和技能的组件。在以下部分中，我们将讨论这些组件。

技能鉴定
招聘广告中的技能通常用不同的术语来表达，使得简单的基于字典的识别变得复杂且容易出错。需要更可靠的方法来识别大量招聘广告中的技能。在图 1 中，我们概述了技能识别文献中使用的方法以及招聘广告背景下技能识别的各个组成部分。在可扩展性方面，基于 ML 的方法仍然是最实用的替代方法，例如基于深度学习的命名实体识别 (NER)。



图 1：在线招聘广告的技能识别框架


NER 是在给定文本中识别和标记实体的计算机化程序。NER 也称为（命名）实体识别、实体分块和实体提取。它是信息提取的一个子任务，旨在将非结构化文本中提到的命名实体定位和分类到预定义的类别中，例如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币价值、百分比等。在技能识别上下文，典型的实体是招聘广告中引用的不同技能。这些深度学习模型允许通过解析招聘广告文本来检测技能。

职业归一化
招聘人员倾向于提交具有不同职称的工作机会，这些职称指的是相同的工作职业。例如，软件开发人员也可以称为计算机程序员、Java 开发人员或分析师程序员。因此，有必要对职称进行规范化，以捕捉职业方面的需求。
对这个问题的研究范围从 LSA 等统计模型到深度学习算法。深度学习模型不仅通过利用机器翻译来实现语言的互操作性。他们还可以统一我们的术语和术语，以根据就业市场需求设计不同的概念和职业。我们还可以使用它们来映射招聘人员用来表达他们需求的不同术语。
许多研究试图将招聘广告标题规范化，作为构建招聘广告的第一步，然后再根据工作角色确定所需技能。职业被定义为涉及需要类似技能的类似任务的一组工作。职业不应与职位或职称相混淆。虽然一项工作绑定到特定的工作环境并由一个人执行，但职业根据共同特征对工作进行分组。

可以使用两种不同的方法规范化职位名称。第一种方法使用监督模型，使用文本分类器对职位进行分类和规范化，而第二种方法使用无监督模型，利用词嵌入找到最接近的职位。

紧急职业和技能
受全球化和人口变化等多种因素和趋势影响的快速变化的就业市场给人的印象是技能差距正在扩大，并给政策实施带来更大的紧迫性。此外，新的职业也随着新的技能组合而兴起。识别这些新的职业和术语将帮助不同的实体快速适应就业市场的要求。
为了识别出现，许多 NLP 工具与统计工具结合使用，例如成对语义相似性和时间序列。有了这样一个组成部分，我们就可以确保就业市场监测的可持续性。

结论
总之，就业市场需求的识别是监控就业市场需求的重要步骤，因为“我们无法改善我们无法衡量的东西”。

部署此类文本分析将为不同实体（大学、求职者和就业能力计划）提供有关就业市场状况的见解。可以根据不同的职业确定主要的硬技能和软技能。此外，由于当前影响就业市场的大流行，这种识别可以在快速应对这些变化方面发挥关键作用。


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