CROSSAGE: A cross-attentional graph and Transformer architecture for skill and knowledge recognition in job descriptions - Ramos Neto, Antônio dos Santos; Felix, João Paulo; Santos, Wylliams; Bezerra, Byron Leite Dantas; Rodrigues, Cleyton Mário de Oliveira (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2025: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2025.37838, 2025)
A extração automática de habilidades e conhecimentos a partir de descrições de vagas apoia o recrutamento, a requalificação e a análise do mercado de trabalho, mas modelos tradicionais de NER enfrentam dificuldades com spans ambíguos e sintaticamente complexos. Este trabalho propõe o CROSSAGE, uma arquitetura híbrida leve que combina embeddings contextuais de Transformers com características estruturais de grafos de dependência por meio de atenção cruzada. Os resultados no dataset SKILLSPAN mostram que o CROSSAGE (JobSpanBERT) atinge o maior F1 para entidades do tipo SKILL (49,8), enquanto o CROSSAGE (BERT) iguala a melhor baseline para KNOWLEDGE (64,1) e melhora o recall (68,8). Os ganhos são especialmente notáveis em domínios complexos como house, onde o CROSSAGE alcança 51,5 de F1 para SKILL. Esses achados destacam o potencial do CROSSAGE como uma alternativa eficaz a modelos híbridos mais pesados.