JobBERT-v2

모델 소개

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

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

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。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

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。