اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

ارائه ی مدل عمیق CNN-BiLSTM برای شناسایی کارآموز

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
چکیده
با افزایش تمایل شرکت‌ها و سازمان‌ها، برای بکارگیری کارآموزان در موقعیت‌های مختلف، انتخاب فرد مناسب برای مشارکت در دوره‌های کارآموزی اهمیت بسیاری پیدا کرده است. کسی که برای کارآموزی انتخاب می‌شود اگرچه باید در زمینه‌های کاری موردنظر، دانش و مهارت نسبی داشته باشد؛ اما نباید متخصص و باتجربه باشد؛ زیرا این‏گونه افراد معمولاً دستمزد بالایی طلب می‌کنند. وب‌سایت‌های پرس‌وجوی انجمنی با کاربران فراوانی که دارند، می‌توانند به‌عنوان یکی از منابع شناخت کارآموز مورداستفاده قرار گیرند. در پژوهش‏های پیشین برای شناخت کارآموزان بالقوه ویژگی‏های آماری مانند تعداد پاسخ، تعداد حوزه‏های تخصصی ، طول پاسخ‏ها و موارد مشابه پیشنهاد شده است؛ اما محتوای پاسخ‏های کاربر تاکنون برای شناخت کارآموزان استفاده نشده است. این محتوای متنی منبعی غنی برای تشخیص گستردگی یا عمق دانش کاربر است و می‏تواند کمک شایانی به شناخت کارآموزان بالقوه کند. در این پژوهش یک مدل یادگیری عمیق با نام CNN-BiLSTM برای تشخیص افراد مناسب برای کارآموزی براساس متن پاسخ‏هایی که در وب‌سایت‌های پرس‌وجوی انجمنی ارسال می‏کنند، پیشنهاد شده است. علاوه‌براین، از سه مدل یادگیری ماشین و چهار مدل پرکاربرد یادگیری عمیق نیز برای مقایسه استفاده شده است. بر اساس نتایج به‌دست‌آمده مدل‌های یادگیری عمیق در مقایسه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین براساس معیار صحت و F1 عملکرد بهتری داشته‌اند. همچنین در بین مدل‌های یادگیری عمیق، مدل پیشنهادی توانسته حداقل به صورت متوسط 7% صحت بالاتر و 2% معیار F1 بالاتری نسبت به سایر مدل‌های مورداستفاده برای شناسایی کارآموزان بالقوه نشان دهد.
کلیدواژه‌ها

1.      Al-Taie, M. Z., Kadry, S., & Obasa, A. I. (2018). Understanding expert finding systems: domains and techniques. Social Network Analysis and Mining8, 1-9.
2.      Azzam, A., Tazi, N., & Hossny, A. (2017, April). Text-based question routing for question answering communities via deep learning. In Proceedings of the Symposium on Applied Computing (pp. 1674-1678).
3.      Dargahi Nobari, A., Sotudeh Gharebagh, S., & Neshati, M. (2017, August). Skill translation models in expert finding. In Proceedings of the 40th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (pp. 1057-1060).
4.      Donofrio, N., Sanchez, C., & Spohrer, J. (2010). Collaborative innovation and service systems: Implications for institutions and disciplines. Holistic engineering education: Beyond technology, 243-269.
5.      Gharebagh, S. S., Rostami, P., & Neshati, M. (2018). T-shaped mining: A novel approach to talent finding for agile software teams. Advances in Information Retrieval: 40th European Conference on IR Research, ECIR 2018, Grenoble, France, March 26-29, 2018, Proceedings 40, 411–423.
6.      Kumar, V., & Pedanekar, N. (2016, February). Mining shapes of expertise in online social Q&A communities. In Proceedings of the 19th ACM conference on computer supported cooperative work and social computing companion (pp. 317-320).
7.      Le, L. T., & Shah, C. (2018). Retrieving people: Identifying potential answerers in community questionanswering. Journal of the association for information science and technology69(10), 1246-1258.
8.      Lecun, Y. (2018). PERSPECTIVES Special Topic: Machine Learning Deep learning for natural language processing: advantages and challenges. Natl. Sci. Rev5(1), 22-24.
9.      Liang, S., & de Rijke, M. (2016). Formal language models for finding groups of experts. Information Processing & Management52(4), 529-549.
10.  M'Baya, A., Laval, J., Moalla, N., Ouzrout, Y., & Bouras, A. (2016, November). Ontology based system to guide internship assignment process. In 2016 12th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems (SITIS) (pp. 589-596). IEEE.
11.  Narayanan, V. K., Olk, P. M., & Fukami, C. V. (2010). Determinants of internship effectiveness: An exploratory model. Academy of Management Learning & Education9(1), 61-80.
12.  P. Maertz Jr, C., A. Stoeberl, P., & Marks, J. (2014). Building successful internships: lessons from the research for interns, schools, and employers. Career Development International19(1), 123-142.
13.  Qiu, X., & Huang, X. (2015, June). Convolutional neural tensor network architecture for community-based question answering. In Twenty-Fourth international joint conference on artificial intelligence.
14.  Rostami, P., & Neshati, M. (2021). Intern retrieval from community question answering websites: A new variation of expert finding problem. Expert Systems with Applications181, 115044.
15.  Yan, Z., & Zhou, J. (2015). Optimal answerer ranking for new questions in community question answering. Information Processing & Management, 51(1), 163–178.
16.  Yuan, S., Zhang, Y., Tang, J., Hall, W., & Cabotà, J. B. (2020). Expert finding in community question answering: a review. Artificial Intelligence Review53, 843-874.
17.  Zhao, M., Javed, F., Jacob, F., & McNair, M. (2015, January). SKILL: A system for skill identification and normalization. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 29, No. 2, pp. 4012-4017).
18.  Zhao, Y., Tang, J., & Du, Z. (2019). EFCNN: A Restricted Convolutional Neural Network for Expert Finding. In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 23rd Pacific-Asia Conference, PAKDD 2019, Macau, China, April 14-17, 2019, Proceedings, Part II 23 (pp. 96-107). Springer International Publishing.