Large language models for named entity recognition (NER) of skills in job postings in German
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2024
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Intelligent Systems Design and Applications. Deep Learning, Volume 2
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Reihe / Serie
Lecture Notes in Networks and Systems
Reihennummer
1047
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
21-31
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Cham
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
23rd International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2023)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
11.12.2023
Enddatum der Konferenz
13.12.2023
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-031-64835-9
978-3-031-64836-6
978-3-031-64836-6
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Käser, J., Hanne, T., & Dornberger, R. (2024). Large language models for named entity recognition (NER) of skills in job postings in German. In A. Abraham, A. Bajaj, T. Hanne, & Tzung-Pei Hong (Eds.), Intelligent Systems Design and Applications. Deep Learning, Volume 2 (pp. 21–31). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-64836-6_3