Deep Match – hochrelevante IT Jobs für Kandidaten
Inhalt
Autor
Masiar Ighani
Dipl. Informatiker
CEO skillbyte GmbH
Mission:
Mit Blockchain und Künstlicher Intelligenz die HR Welt verändern.
Experte in:
Java Enterprise, CoreMedia, Spring, Microservices, DevOps, Machine Learning/AI
skillbyte.de
GravityCV.com
Recruiting.skillbyte.de
Blockchain-HR.de
Relevante Jobs in der IT
Die Vielfalt an Jobs in der IT sowie die technologischen Anforderungen an die jeweiligen Positionen ist riesig. Ein Softwareentwickler ist nicht gleich Softwareentwickler. Das beginnt schon bei den unterschiedlichen Programmiersprachen oder der Positionierung als Backend-, Frontend oder Fullstack Entwickler. Neue Frameworks und Tools erscheinen in kürzester Zeit und als Softwareentwickler up to date zu bleiben erfordert permanente Weiterbildung.
Hierzu ist es als Entwickler für mich interessant in welchen Bereichen ich mich sinnvoller Weise, bezogen auf meine vorhandenen Qualifikationen, weiterbilden sollte. Wie sieht der aktuelle Markt aus, was fordern die offenen Positionen, die am Markt verfügbar sind für Qualifikationen, welche Frameworks und Tools werden aktuell eingesetzt? Um mich nicht nur aus reinem Interesse weiterzubilden, sondern mir die Technologien anzueignen, die auch wirklich relevant sind, haben wir im Rahmen unserer Entwicklung zu GravityCV eine Analyse des aktuellen Jobmarktes gestartet.
Nutzer von GravityCV können sich bei Bedarf passende und relevante Jobs aus allen großen deutschen Jobportalen anzeigen lassen. Die Herausforderung ist, wie „Relevanz“ definiert wird. In dem AI und ML Zeitalter gibt es viele gute Ansätze. In einigen der nächsten Posts wollen wir Ansätze aus Natural Language Processing, Text Retrieval, Machine Learning, Graphen Theorie bis hin zu Deep Learning beleuchten, mit dem Ziel am Ende eine möglichst akkurate Matching Pipeline zu implementieren und für unsere Nutzer auf diese Weise eine Übersicht an relevanten Technologien zu ihren aktuellen Qualifikationen zu bieten.
Der Weg zu Deep Match Suchalgorithmen
Alle Suchalgorithmen zur Bestimmung eines „Deep Match“ zu den Qualifikationen eines Softwareentwicklers basieren auf einem invertierten Index. Tools wie Solr oder Elasticsearch sind hier keine Ausnahmen und nutzen beide das Java Projekt Lucene als Basisframework. Der invertierte Index ist vereinfacht ausgedrückt wie ein Index in einem Buch zu verstehen.
Alle Wörter werden jeweils mit der Position Ihres Vorkommens, bzw. in welchem Dokument sie vorkommen gespeichert. Gängige Stopwörter können bereits vorab identifiziert werden, sodass diese nicht im Index gespeichert werden.
- Java AND Hibernate
- Java OR Hibernate
Ranked Retrieval
Die Lösung um relevante und hilfreiche Ergebnisse mit Hilfe des Suchalgorithmus zu erzielen nennt sich „Ranked Retrieval“. Dabei muss der User keine komplexen boolschen Ausdrücke beherrschen. Er gibt einfach die Query wie in natürlicher Sprache ein und ein Verfahren sorgt dafür, dass Dokumente gefunden werden, die der Query am ähnlichsten sind. Dabei werden die „ähnlichsten“ Dokumente ganz oben in der Ergebnis-Liste erscheinen.
Es gibt diverse Verfahren, die die „Ähnlichkeit“ von Dokumenten zu einer gegebenen Query feststellen können. Das gängigste Verfahren ist TF-IDF.
TF-IDF
TF-IDF heisst Term Frequency – Inverse Document Frequency und basiert auf dem Vector Space Model (VSM) aus der Welt der linearen Algebra. In allen Machine Learning oder auch Deep Learning Workflows ist einer der wichtigsten ersten Schritte das Enkodieren von Text in Zahlen. Erst dann ist es möglich mathematische Algorithmen zu nutzen. Die Frage, die sich also stellt, ist:
Wie können wir unsere Dokumente und unsere Queries in Zahlen ausdrücken, um eben diese Algorithmen anzuwenden?
TF – Term Frequency
Wenden wir uns dem ersten Teil der TF-IDF zu: Der Term Frequency. Term Frequency ist einfach ausgedrückt, wie häufig ein Wort in den verschiedenen Dokumenten vorkommt. Dazu wird aus allen Dokumenten eine Wortliste erstellt und pro Dokument ein Vector erstellt, welches einfach die Häufigkeit beinhaltet wie oft das Wort in dem Dokument vorkommt. Die Idee ist, dass je mehr ein Term in dem Dokument vorkommt, umso relevanter scheint er für das Dokument zu sein. Beispiel:
Da Dokumente unterschiedliche Längen haben können und längere Dokumente, die wahrscheinlich den Suchterm häufiger enthalten, nicht zu viel Gewicht bekommen bei der späteren Berechnung, wird die Anzahl der Terme noch durch die Länge aller Wörter im Dokument geteilt. Daher der Begriff „Frequency“, sonst könnte es auch einfach Term Count heißen. Das nennt man auch Normalisieren.
So, nun hätten wir schon mal pro Dokument einen Vector. Für die Query wird nun genau das gleiche gemacht, eine Query kann dem entsprechend lediglich aus wenigen Suchwörtern bestehen, wie z.B. „Java Hibernate Spring“ aber auch aus einem kompletten Dokument, wie beispielsweise mein CV. Für meine Query wird also ebenfalls ein Vector erzeugt:
Dabei entspricht die Zahl in dem Query Vector, genau wie auch bei den Dokumenten, der Anzahl der Häufigkeit des Wortes (natürlich dann noch geteilt durch die Anzahl aller Wörter in der Query). D.h. Oracle: 1, Ipsum: 0, was: 0, Java: 1 usw. Jetzt haben wir für alles einen Vektor.
Vektoren sind prädestiniert, um sie in einen n-dimensionalen Raum zu projizieren. Jede Spalte in einem Vector entspricht dabei einer Dimension. Hätte unser gesamtes Vokabular 3000 Wörter, dann hätten wir einen 3000-dimensionalen Vector. Mehr als 3 Dimensionen kann sich der Mensch leider schwer vorstellen. Für einen Computer ist das kein Problem. Um dem Beispiel besser folgen zu können, nehmen wir mal nur 3 Dimensionen:
Jeder Dokumenten Vektor wird dabei in den Raum projiziert, inklusive dem Query Vector. Der Ursprung liegt bei allen im 0-Punkt. In der linearen Algebra sind zwei Vektoren umso ähnlicher, je kleiner der Kosinus Winkel zwischen ihnen ist. D.h. wir vergleichen unseren Query Vektor mit jedem Dokumenten Vektor und suchen uns diejenigen mit dem kleinsten Kosinus Winkel zum Query Vektor aus. Diese sind dann die relevantesten Dokumente zu unserer Query. Doch es gibt einen Haken mit der reinen TF. Wie verhält es sich denn mit Wörtern, die in vielen Dokumenten vorkommen? In unserem Beispiel kommt das Wort „Bla“ in vielen Dokumenten relativ häufig vor. In dem Dokumenten Vektor hätte solch ein Wort relativ großen Einfluss auf die Ausrichtung des Vektors. Wir brauchen also eine Gewichtung, die folgendes berücksichtigt:
Kommt der Term häufig in einem Dokument vor, dann trägt es zur Relevanz bei.
Kommt ein Term in allen Dokumenten häufig vor, dann hat es eher weniger Relevanz und darf weniger beim Ranking eine Rolle spielen.
Den ersten Teil kriegen wir mit TF hin. Für den zweiten Teil benötigen wir Inverse Document Frequency.
IDF – Inverse Document Frequency
Die Formel für TF-IDF lautet:
TF-IDF erzeugt einen Wert zwischen 0 und 1. Unsere neuen Vektoren beinhalten also nicht mehr die reine TF, sondern eben die TF-IDF Werte.
Neben TF-IDF existieren noch andere Scoring Algorithmen, die ähnlich gute oder gar bessere Ergebnisse liefern wie z.B. Okapi BM25. Die eigentliche Berechnung der „Ähnlichkeit“ zwischen zwei gegebenen Dokument Vektoren ist einfach das Skalarprodukt dieser beider Vektoren. Ist das Ergebnis = 0, dann liegen die beiden Vektoren orthogonal zueinander und haben keine Ähnlichkeit. Bei kleiner werdendem eingeschlossenen Winkel wird die Ähnlichkeit größer, s. Kosinus-Ähnlichkeit.
Vom Match zum Deep Match
Soweit so gut, aber dem Namen „Deep“ kommt dieser Ansatz noch nicht nahe. Was wir erreichen wollen ist eine noch bessere Relevanz. Was wenn z.B. unser Algorithmus die Beziehung zwischen Wörtern kennen würde, dass z.B. Hibernate irgendwie auch mit Java zu tun hat, oder ORM ein Framework für Datenbank Zugriffsabstraktion ist und Hibernate ein ORM Framework ist. Oder das „TDD“ Test Driven Development heißt oder 8 Einträge in einem CV von 2014-2018, die sich mit Java relevanten Technologien befassen (und nicht unbedingt Java als Keyword vorkommt) gleichbedeutend ist mit 4 Jahre Java Erfahrung, UND UND UND.Unsere Machine Learning Reise
In unserem Tool GravityCV.com möchten wir Nutzern – neben dem Management des CVs – weitere intelligente Tools an die Hand geben. Es wird möglich sein Marktdaten zu analysieren, Trends in Technologie zu erkennen, zu sehen, was der Markt fordert, durch Machine Learning sehr passende Jobs finden usw. Wir befinden uns gerade am Anfang der Reise und haben sehr viel Spannendes vor.
Hier noch einige der Technologien, die wir nutzen und über die wir in weiteren Posts berichten werden:
- NLP (Natural Language Processing) und NER (Named Entity Recognition)
- Deep Learning (CNN) / Word Embeddings
- Topic Modeling, LDA
- Ontology Based Information Retrieval
- Semantic Search
- Query/Synonym Expansion
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