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L

Lm Ner Linkedin Skills Recognition

由 algiraldohe 开发
基于DistilBERT的LinkedIn技能识别模型，用于从文本中识别专业技能
序列标注
Transformers
#LinkedIn技能识别#高精度NER#职业档案分析
下载量 1,194
发布时间 : 7/7/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于distilbert-base-uncased在LinkedIn数据上微调的命名实体识别(NER)模型，专门用于识别文本中的专业技能关键词。

模型特点

高精度技能识别
在评估集上达到0.9214的F1值，能准确识别文本中的专业技能关键词
LinkedIn领域优化
基于LinkedIn数据微调，对职业场景中的技能表述有更好的理解
轻量级模型
基于DistilBERT架构，在保持高性能的同时减少计算资源需求

模型能力

文本中的技能关键词识别
职业相关实体提取
简历内容分析

使用案例

人力资源技术
简历技能自动提取
从求职者简历中自动提取技能关键词
准确率99.12%，可帮助HR快速筛选候选人
职位匹配系统
分析职位描述和候选人技能进行自动匹配
基于高召回率(93.12%)确保不遗漏相关技能
职业分析
技能趋势分析
从LinkedIn资料中提取技能进行市场趋势分析