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Lm Ner Linkedin Skills Recognition
基於DistilBERT的LinkedIn技能識別模型，用於從文本中識別專業技能
下載量 1,194
發布時間 : 7/7/2023
模型概述
該模型是基於distilbert-base-uncased在LinkedIn數據上微調的命名實體識別(NER)模型，專門用於識別文本中的專業技能關鍵詞。
模型特點
高精度技能識別
在評估集上達到0.9214的F1值，能準確識別文本中的專業技能關鍵詞
LinkedIn領域優化
基於LinkedIn數據微調，對職業場景中的技能表述有更好的理解
輕量級模型
基於DistilBERT架構，在保持高性能的同時減少計算資源需求
模型能力
文本中的技能關鍵詞識別
職業相關實體提取
簡歷內容分析
使用案例
人力資源技術
簡歷技能自動提取
從求職者簡歷中自動提取技能關鍵詞
準確率99.12%，可幫助HR快速篩選候選人
職位匹配系統
分析職位描述和候選人技能進行自動匹配
基於高召回率(93.12%)確保不遺漏相關技能
職業分析
技能趨勢分析
從LinkedIn資料中提取技能進行市場趨勢分析
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