利用自然语言处理技术从职位描述中提取相关信息，包括解决训练数据的稀缺性、标注指南的缺乏以及从职位广告中提取有效信息的不足等挑战，最终通过引入抽取方法和多个数据集相辅相成的检索增强模型来提高整体性能，并将提取到的信息置于特定分类体系中。

Apr, 2024

近年来，自然语言处理（NLP）取得了显著进展，使得计算机行业市场分析领域有了快速发展。本调查旨在提供深度学习方法、数据集和特定于 NLP 驱动的技能提取和分类的术语的全面概述，填补这一新兴领域的不完全评估。我们对公开可用数据集的详细分类解决了关于数据集创建和特征的信息缺乏的问题。最后，对术语的关注解决了目前对重要概念（如硬技能和软技能）和技能提取和分类相关术语缺乏一致定义的问题。

Feb, 2024

本文提出一种实用的方法来在职位列表中检测技能，该方法将任务视为一个排名问题，通过提取短语并与短语上下文的语义相似性进行排名，并进行技能短语的最终分类，从而在小数据集中比实体识别模型表现更好。

Oct, 2022

通过使用大型语言模型，本研究提出了一种成本有效的方法来生成准确、全合成的技能提取的标签数据集，并提出了一种对比学习策略，证明其在任务中的有效性。在三个技能提取基准测试中，我们的结果显示，与仅依赖于远程监督的字面匹配的先前发布结果相比，R-Precision@5 提高了 15 至 25 个百分点。

Jul, 2023

本文提出一种基于短语匹配的方法，旨在区分与候选人相关的软技能短语和其他实体提及。使用多种方法来确定软技能以及进行文本分类，使用神经网络中的 LSTM 模型达到了最高 83.92% 的召回率。

Jul, 2018

通过在 6 个统一化技能提取数据集上使用大语言模型（LLMs）的少样本学习能力，我们研究了上下文学习的使用，以克服手动注释数据的高依赖性对这些方法的泛化能力的限制。我们展示了 LLMs 能够更好地处理在技能提取任务中句法复杂的技能提及，尽管在性能上不及传统监督模型。

Feb, 2024

本文介绍了一个新的安全预防的 IncidentAI 数据集，与通常只包含单个任务的先前的语料库不同，我们的数据集包括三个任务：命名实体识别、因果关系提取和信息检索。该数据集由至少有六年实践经验的高压气体保护管理员领域的专家进行标注。我们验证了数据集在安全预防场景中的贡献。三个任务的初步结果显示，自然语言处理技术有助于分析事故报告以预防未来的故障。该数据集促进了自然语言处理和事故管理社区的未来研究。同时提供对数据集的访问（IncidentAI 数据集的访问链接：https:// 此处放置链接）。

Oct, 2023

本文通过 Big Data 和 AI 算法进行数据分析，将多个国家的数据资源整合，应用机器学习模型从简历和招聘信息中提取技能信息，与标准技能，职位和职业本体匹配，提供政策和决策支持的解决方案。

Apr, 2021

本文介绍了一个用于保险争议的韩国法律判决预测（LJP）数据集。通过在数据有限的情况下使用 SetFit 方法进行训练，我们实验证明该方法在性能上与韩国 LJP 基准模型相似，尽管数据规模较小。

Jan, 2024

本教程介绍了将文本数据纳入精算分类和回归任务的工作流程，重点介绍了使用基于 transformer 模型的方法。通过对一组包含 400 个单词的汽车事故的描述和一组短期财产保险索赔描述的数据集进行演示，探讨了多语言环境和长输入序列等挑战性问题，同时展示了解释模型输出、评估和改进模型性能的方法，通过在应用领域或特定预测任务上对模型进行微调，提供了实现分类任务处理的实用方法。使用仅经过最少预处理和微调的现成自然语言处理 (NLP) 模型的语言理解技巧所实现的结果，充分展示了迁移学习在实际应用中的威力。

Jun, 2022