基于招聘文本实体挖掘的人才供需分析——以人工智能领域为例

来源：图书情报工作杂志2022年第14期北京时间：

作者：袁毅,陶鑫琪,李瑾萱,刘娅娴,汪晓芸,景香玉

单位：华东师范大学经济与管理学部信息管理系 上海 200062

摘要：[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出"行业-岗位-知识-学科"的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论]BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建"行业-岗位""岗位-知识"以及"知识-学科"3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。

关键词：招聘实体,人工智能,供需分析,人才培养,深度学习,

基金资助：本文系上海市2020年度\"科技创新行动计划\"软科学重点项目\"人工智能复合型人才需求及培养模式研究\"(项目编号:20692108300)研究成果之一。