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En Resume Matching Keywords
模型概述
該模型主要用於簡歷匹配場景，能夠識別簡歷中的證書、學歷、技能等關鍵信息，幫助自動化簡歷篩選過程。
模型特點
簡歷關鍵信息提取
能夠準確識別簡歷中的證書、學歷、技能等10類關鍵信息。
高召回率
在命名實體識別任務上達到79.91%的召回率，確保儘可能多地捕獲相關信息。
基於spaCy框架
構建於spaCy框架之上，易於集成到現有NLP流程中。
模型能力
簡歷信息提取
命名實體識別
文本分類
使用案例
人力資源
自動化簡歷篩選
自動從大量簡歷中提取關鍵信息，如技能、學歷等，提高招聘效率。
可減少人工篩選時間，提高篩選準確性。
人才管理
人才庫建設
自動提取和結構化簡歷信息，便於建立和維護人才數據庫。
便於後續的人才搜索和匹配。
PyTorch精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98