A Comprehensive Review of the Three Main Topic Modeling Algorithms and Challenges in Albanian Employability Skills
Notice bibliographique
Résumé
Today’s jobseekers face many obstacles while trying to find a career that aligns with their interests, employability soft skills, and professional experience. In Albania, jobseekers frequently initiate their job search by actively exploring job vacancies listed on various online job portals. The analysis of job vacancies posted online provides an added advantage to the labour market actors compared to traditional survey-based analyses. This is because it enables a faster analytical process, promotes decision-making based on accurate data, and should be carefully considered by every country when formulating their Labor Market Policies. Since the data posted online are unlabelled, it has been proven that the potential of unsupervised learning techniques, more precisely the Topic Modelling algorithms, is outstanding when applied to analysing job vacancies, mainly with regard to assessing employability soft skills. Algorithms in topic modelling are essential for uncovering hidden patterns in texts, facilitating the extraction of important data, generating document summaries, and enhancing content comprehension. This paper analyses and compares the three primary methodologies and algorithms used in topic modelling, which can be applied to analyse employability soft-skills: Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA), and BERTopic. At the end of the paper, conclusions are drawn regarding superior performance and optimal algorithm applicability, challenges, and limitations through a review of studies conducted in the Albanian job market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».