jobbert_knowledge_extraction
该项目通过优秀的AI模型进行英文职位发布中的技能提取
该项目旨在从英文职位发布中提取硬技能和软技能，利用创新的数据集和标注指南填补当前的空白。项目通过SKILLSPAN提供了大量经过专家标注的数据，结合各种先进的模型，如BERT基线和长文本优化模型，表现出显著优势。研究结果表明，经过领域适应的模型显著提高了技能提取的准确性，同时单任务学习比多任务学习更为有效。
项目介绍：jobbert_knowledge_extraction
jobbert_knowledge_extraction是一个致力于从英文招聘信息中提取技能数据的项目，使用了先进的自然语言处理技术。这个项目的目标是帮助分析劳动市场的动态变化，为招聘和求职过程提供更清晰的洞察。以下是对该项目的详细介绍。
背景与来源
该项目的研究基于一项名为SkillSpan的研究，该研究本身发表在2022年北美计算语言学协会年会的人类语言技术会议上。该研究论文由Mike Zhang、Kristian Jensen、Sif Sonniks和Barbara Plank共同撰写，并提出了一个创新的数据集用于技能提取任务。
技能提取的重要性
技能提取（Skill Extraction, SE）是一项重要的任务，其重要性在于它能够揭示出劳动力市场的动态。然而，现有的数据集少且缺乏统一的标注指南，这限制了技能提取的广泛应用。在此背景下，SkillSpan作为一个新颖的数据集，提供了14500句标注文本和超过12500个技能标注，可以有效的填补这一缺口。
SkillSpan数据集
SkillSpan数据集主要由领域专家标注，涵盖了硬技能和软技能两大类。硬技能指的是具体行业的技术和操作技能，如编程、设计等；软技能则包括沟通能力、团队合作等。
技术基础
项目中主要使用了多种语言模型，其中包括BERT模型作为基础。这些模型经过长跨度文本的优化、职位发布领域的持续预训练以及多任务学习，以不断提高技能提取的准确度。研究表明，基于领域适应性的模型性能显著优于未进行领域适应的模型，单任务学习的效果也优于多任务学习。
其他技术端点
另外，该项目还提供了一个名为jjzha/jobbert_skill_extraction的技术端点。这个端点可以进一步细分技能为硬技能以及应用与软技能两类，使得技能分类更加具 体化。
通过这一项目，研究团队希望能够为学术界和产业界提供一套全面而有效的技能提取工具，促进对就业市场的更深入理解。最终，这将帮助用人单位更好地识别合适的人才，也助力求职者展示自身技能优势。
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