Un'Analisi del Mondo del Lavoro e un Modello Predittivo per Potenziali Nuove Occupazioni (An Analysis of the Job Market and a Predictive Model for Potential New Jobs)

نویسندگان

  • Gabriella Pasi
  • Mirko Cesarini
  • Stefania Marrara
  • Fabio Mercorio
  • Marco Viviani
  • Mario Mezzanzanica
  • Marco Pappagallo
چکیده

In this paper we present an approach based on Language Model to identify potential new jobs in job posts and new job types which have not been encoded in the European ISCO standard taxonomy. Identifying these new jobs calls for filtering the posts and eventually identifying them with reference to the ISCO taxonomy through the WoLMIS system developed by the University of Milan Bicocca for the CEDEFOP European Agency. This helps the European experts in extending ISCO by adding new job types. The overall approach has been tested on a dataset for the English language with very promising results.

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تاریخ انتشار 2017