Hayashi-Yudai
commented
1 year ago Building and maintaining the skills taxonomy that powers LinkedIn's Skills Graph
LinkedInでスキル間の関係を表すグラフをどうやって作っているか書いている記事。
LinkedInは「スキル」によるマッチングをとても重視している企業。
When we think of skills, we think of the unique knowledge, expertise, and abilities that each of us has. At LinkedIn, we see skills as more – we see them as a way to level the playing field in the labor market because they represent what a member is capable of – not where they went to school, where they grew up or where they worked. That’s why we believe a skills-first approach to hiring talent will help companies gain access to wider talent pools to find the skilled workers their businesses need, especially in sectors that are aggressively looking for talent.
マッチングに使うためにスキル間の関係をグラフ化して持っているが、その大きさは年々大きくなり(+35 % YoY)、200kのエッジを持つ状態にまでなっている。
新しくスキルをグラフに追加するために、分類の専門家もいるがさすがにグラフが大きすぎるので機械学習でサポートしている。 → KGBert
このモデルはこれまで使っていた分類モデルと比べて20 %以上性能が向上していて、スキル分類のコストを下げるのに役立っている。
(感想：KGBertの中身全然知らないが、Sentence generationの部分、ChatGPT使ったら性能上がりそうだとおもった)
hakubishin3
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