Stellenanzeigenanalyse in der Qualifikationsentwicklungs-forschung
Die Nutzung maschineller Lernverfahren zur Klassifikation von Textabschnitten
Abstract
Für die Qualifikationsentwicklungsforschung des BIBB sind Stellenanzeigen eine aussagekräftige Informationsquelle. Darin werden u.a. Anforderungen, Arbeitsmittel und Tätigkeiten der ausgeschriebenen Stellen beschrieben – allerdings unstrukturiert und unsystematisch. Um eine statistische Analyse der Daten zu ermöglichen, entwickelt das BIBB mit der Universität zu Köln eine Methodik zur Extraktion von Informationen aus Stellenanzeigen. Ein Verfahren zur Klassifikation von Textabschnitten wird bereits mit Erfolg auf einer BIBB-internen Datenbank mit mehreren Millionen Stellenanzeigen eingesetzt und schafft damit die Grundlage für weitere Schritte zur Extraktion der Information aus den Volltexten von Stellenanzeigen.
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HERMES, Jürgen; SCHANDOCK, Manuel: Stellenanzeigenanalyse in der Qualifikationsentwicklungs-forschung. Die Nutzung maschineller Lernverfahren zur Klassifikation von Textabschnitten. Bonn 2016
Hermes, J. & Schandock, M. (2016). Stellenanzeigenanalyse in der Qualifikationsentwicklungs-forschung: Die Nutzung maschineller Lernverfahren zur Klassifikation von Textabschnitten. Bonn: Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)
Produktdetails
- Herausgeber
- Bundesinstitut für Berufsbildung
- Verlag
- Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)
- Erschienen
- 2016
- Downloads
- 1814
- Reihe
- BIBB Fachbeiträge zur beruflichen Bildung
- URN
- urn:nbn:de:0035-0620-5
- Sprachen
- deutsch