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履歴書から構造化情報を抽出するために特別に開発された、高度な命名エンティティ認識モデルです。このモデルは22,542件の履歴書サンプルで学習され、F1スコアが90.87%に達し、個人情報、連絡先、職歴、学歴、スキルなど25種類のエンティティタイプを認識できます。
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sentence-transformersに基づく文章類似度計算モデルで、テキスト間の意味的な類似度を評価するために使用されます。
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MiniLM-L6-v2アーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、文の類似度計算と特徴抽出に特化しています。
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履歴書要約のためのモデルで、主に求職検索分野で使用されます。
JSON Resume MCP ServerはAI駆動のツールで、ユーザーのコードプロジェクトを分析してJSON履歴書を自動更新し、GitHub統合とOpenAIによる専門的な説明の生成をサポートします。
GitHub MCPサーバーの機能を示すAIデモプロジェクト
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