BOSS直聘：今年以来 人岗匹配研究入选EMNLP等三个国际顶级会议

11月5日消息，自然语言处理领域国际顶级会议EMNLP 2019日前在中国香港开幕，BOSS直聘与中国人民大学合作的论文《领域自适应的人岗匹配研究》入选该会议论文集。据悉，此次是BOSS直聘今年第三次在世界顶级学术会议上亮相，也是中国招聘企业首次在AI相关领域的多个国际学术会议发表学术研究。

根据官方的介绍，今年以来，BOSS直聘在人岗匹配系统的研究工作分别入选EMNLP、CIKM和KDD三个国际顶级会议，对于AI相关技术在招聘领域的应用以及求职招聘领域双边匹配效率的提升具有重大意义。

BOSS直聘方面表示，领域自适应的人岗匹配研究》论文主要利用不同职类领域里存在相同特征数据的原理，将成熟职类领域的数据引入相关的新兴职类，丰富训练样本，从而提高新兴职类领域的人岗匹配效率。

大会评审反馈，本次论文的重要贡献是首次提出将迁移学习方法应用在人岗匹配领域，相比传统方法，能够更有效地实现文本匹配场景的知识迁移。同时，在论文中，BOSS直聘与中国人民大学建立了深度全局匹配网络框架并实现三个层次的迁移学习，实验证明该模型优于所有baseline模型，极大地提高了人岗匹配效率。

BOSS直聘NLP中心负责人表示，人岗匹配系统的基础是大数据挖掘分析和应用，新兴职位的诞生，意味着该领域的数据相对不够全面和完善，影响相应职位领域的推荐匹配效率，如何补充完善新兴职类在冷启动下的样本量成为了突破的关键点。

资料显示，EMNLP会议是自然语言处理领域的国际A类会议，聚焦于自然语言算法在各个领域解决方案的学术探讨，每年吸引世界各国近千名学者交流自然语言处理发展前沿，前几年长文的录用率只有26%左右。