モデル情報

JobBERT-v2

TechWolf · JobBERT-v2

This is a sentence-transformers model specifically trained for job title matching and similarity. It's finetuned from sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 on a large dataset of job titles and their associated skills/requirements. The model maps job titles and descriptions to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic job title matching, job similarity search, and related HR/recruitment tasks. - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 - **Maximum Sequence Length:** 64 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** 5.5M+ job title - skills pairs - **Primary Use Case:** Job title matching and similarity - **Performance:** Achieves 0.6457 MAP on TalentCLEF benchmark - **Documentation:** Sentence Transformers Documentation - **Repository:** Sentence Transformers on GitHub - **Hugging Face:** Sentence Transformers on Hugging Face

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情報更新日時2026/10/31 06:25:18
OVERVIEW

モデル紹介

This is a sentence-transformers model specifically trained for job title matching and similarity. It's finetuned from sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 on a large dataset of job titles and their associated skills/requirements. The model maps job titles and descriptions to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic job title matching, job similarity search, and related HR/recruitment tasks. - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 - **Maximum Sequence Length:** 64 tokens - **Output Dimensionality:** 1024 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** 5.5M+ job title - skills pairs - **Primary Use Case:** Job title matching and similarity - **Performance:** Achieves 0.6457 MAP on TalentCLEF benchmark - **Documentation:** Sentence Transformers Documentation - **Repository:** Sentence Transformers on GitHub - **Hugging Face:** Sentence Transformers on Hugging Face

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。