最接近的职位名称

Question

我有已知职位的主列表，并正在寻找从搜索术语中提取相同职位的方法。例如：

搜索职位名称：高级数字营销专家
摘录至：高级数字营销

搜索职位名称：零售店内销售助理；全职
提取至：零售销售助理

因此我尝试提取有助于清理搜索查询的参数。

1）数据库中出现2个标记。 （对术语之间的相关程度进行数学评估） 示例：

 t01->t0 or t1        Senior || java--->226374 
 t02->t0 or t2        Senior || software--->2566450 
 t03->t0 or t3        Senior || engineer--->7220787 
 t12->t1 or t2        java || software--->315397
 t13->t1 or t3        java || engineer--->407682
 t23->t2 or t3        software || engineer--->11533495

 total =t01+t02+t03+t12+t13+t23

2）整个数据库中每次取1的令牌的出现情况。 示例：

t0->    Senior----->55042636  
t1->    java----->1655805
t2->    software----->26136204
t3->    engineer----->81574912

3) 我取了相关代币的总和，并将最小阈值设置为 5%，这给出了以下输出，即 (txy*100)/total > 5

我的输出：高级软件工程师
有人有类似项目的经验或进一步改进的想法吗？

Answer 1

确定查询和列表条目之间相似性的一种标准方法是“向量空间模型”。粗略地说，您可以按照以下步骤构建这样的模型：

定义向量空间的维数

（离线）

term-list = []
for-all job titles in your master list:
    for-all words in the current job-title:
        canonicalize(current-word)  // e.g. to-lower-case, etc.
        if not contains(term-list, current-word):
            add(current-word, term-list)
sort(term-list)
n = size(term-list)

n

的长度

term-list

是向量空间的大小。

将主列表中的每个职位与向量相关联

（离线）

vector-list = []
vector = []
fill(vector, 0, n-1, 0) // initialize to n zeros
for-all job titles in your master list:
    for-all words in the current job-title:
        canonicalize(current-word)  // e.g. to-lower-case, etc.
        term-index = index-of(current-word, term-list)
        vector[term-index]++
normalize(vector) // scale vector to length = 1
add(vector, vector-list)

将每个搜索

query
3. 也转换为向量

   （在线）

这与 2. 下的代码完全相同，只是您只有一个 for 循环（内部循环），在其中迭代查询中的单词而不是主列表职位名称的单词。另外，出于显而易见的原因，您不需要

vector-list

。

结果是标准化的

query-vector

。

使用余弦相似度测量给定

query-vector
4. 的职位的相关性

   （在线）

similarities-vector = []
for-all job-title vectors in vector-list:
    similarity = dotProduct(query-vector, job-title-vector)
    add(similarity, similarities-vector)

结果是查询与主列表中每个条目之间的相似度值，存储在 

similarities-vector

中。

这是一个非常通用的模型，它的吸引力在于它的简单性。然而，考虑到您的职位名称通常只包含少量单词，并且每个职位名称中可能只出现一次，因此这是否是当前职位的一个非常好的模型是有争议的。不过你可以尝试一下。

Answer 2

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