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Jobbert Base Cased

jjzhaによって開発
JobBERTはBERTベースの採用分野向け事前学習モデルで、求人情報からハードスキルとソフトスキルを抽出するために特別に設計されています。
ダウンロード数 890
リリース時間 : 4/12/2022

モデル概要

JobBERTはbert-base-casedチェックポイントを基に、約320万の求人情報文で継続事前学習されたモデルで、主にスキル抽出タスクに使用されます。

モデル特徴

採用分野適応
320万の求人情報文で継続事前学習されており、採用分野に高い適応性を持っています。
スキル抽出最適化
ハードスキルとソフトスキルの抽出タスクに特化して最適化されています。
専門家による注釈データ
分野専門家が作成した注釈規約とSKILLSPANデータセットに基づいて訓練されています。

モデル能力

テキスト理解
スキル抽出
求人情報分析

使用事例

人事
自動スキルタグ生成
求人情報からハードスキルとソフトスキルのタグを自動抽出
求人情報処理の効率と精度を大幅に向上
人材マッチング
抽出したスキル情報に基づいて人材と職位をマッチング
採用の質と効率を向上
労働市場分析
スキル需要トレンド分析
異なる時期の求人情報におけるスキル需要の変化を分析
職業訓練や就職指導のためのデータサポートを提供
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