language: de
license: cc-by-nc-sa-4.0

jobGBERT

这是一个基于Transformer架构、针对德语招聘广告领域优化的预训练语言模型。

该模型以deepset/gbert-base为基础，通过对1990-2020年间400万份瑞士德语招聘广告（5.9GB数据）进行持续领域预训练而实现领域适应。

模型概览

架构: BERT基础版
语言: 德语
领域: 招聘广告
关联模型: agne/jobBERT-de

许可协议

知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议 (cc-by-nc-sa-4.0)

使用本模型时请引用以下文献：

@inproceedings{  
    title = "德语招聘广告分析中的迁移学习与领域适应评估",  
    author = "Gnehm, Ann-Sophie and  
      Bühlmann, Eva and  
      Clematide, Simon",  
    booktitle = "第13届语言资源与评估会议论文集",  
    month = 6月,  
    year = "2022",  
    address = "马赛, 法国",  
    publisher = "欧洲语言资源协会",  
}  

使用场景与限制

虽然支持掩码语言建模任务，但建议在下游任务中进行微调后使用。

该模型基于瑞士德语招聘广告训练，继承了基础模型的潜在偏见，可能包含招聘广告中常见的偏见与刻板印象。

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