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Lm Ner Linkedin Skills Recognition
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Lm Ner Linkedin Skills Recognition

algiraldoheによって開発
DistilBERTベースのLinkedIn技能識別モデルで、テキストから専門技能を識別するために使用されます。
シーケンスラベリング
Transformers
#LinkedIn技能識別#高精度NER#職業プロファイル分析
ダウンロード数 1,194
リリース時間 : 7/7/2023

モデル概要

このモデルは、distilbert-base-uncasedをLinkedInデータで微調整した命名エンティティ認識（NER）モデルで、テキスト内の専門技能キーワードを識別するために特別に設計されています。

モデル特徴

高精度な技能識別
評価セットで0.9214のF1値を達成し、テキスト内の専門技能キーワードを正確に識別できます。
LinkedIn領域最適化
LinkedInデータを基に微調整されており、職業シーンにおける技能表現をよりよく理解できます。
軽量級モデル
DistilBERTアーキテクチャを基にしており、高性能を維持しながら計算リソースの要求を削減します。

モデル能力

テキスト内の技能キーワード識別
職業関連エンティティ抽出
履歴書内容分析

使用事例

人事技術
履歴書技能自動抽出
求職者の履歴書から自動的に技能キーワードを抽出します。
正確率99.12%で、HRが候補者を迅速に選別するのに役立ちます。
職位マッチングシステム
職位説明と候補者の技能を分析して自動的にマッチングします。
高い再現率（93.12%）に基づいて、関連する技能を見逃さないようにします。
職業分析
技能トレンド分析
LinkedInプロファイルから技能を抽出して市場トレンド分析を行います。
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