SkillExtract


SkillExtract – Entwicklung eines Machine Learning basierten Skill Relationship Extraction Algorithmus für unstrukturierte Textdaten
Das zukünftige Arbeitsleben ist durch Projektarbeit und Wissensintensität geprägt. Die Leistungsfähigkeit der Wirtschaft wird davon abhängen, neue Projekte zeitnah mit den richtigen Fachkräften zu besetzen. Eine manuelle Verwaltung von Fachkompetenzen und Projektinhalten ist jedoch aufgrund der Komplexität impliziten Wissens unmöglich. Dafür können mit maschinellen Lernverfahren aus unstrukturierten Daten wie Projektbeschreibungen oder Lastenheften wichtige Inhalte identifiziert und Fachkompetenzen mit Projektinhalten verglichen werden. Im Projekt wird ein Algorithmus entwickelt, der aus diesen Daten wichtige Zusammenhänge zwischen Fachinhalten entdecken und als Kontextinformationen extrahieren soll. Damit können Fragen beantwortet werden wie „Welcher Mitarbeiter hat bereits Technologie X in Branche Y eingesetzt?“. Dies hilft, Herausforderungen schneller zu lösen und geeignete Mitarbeiter für neue Aufgaben zu finden, was der Innovationsfähigkeit von Unternehmen zugutekommt.

Projektbeteiligte

•    smarTransfer GmbH, Dr. René Wegener (Koordination)

•    Universität Kassel, Fachgebiet Wirtschaftsinformatik, Prof. Dr. Jan Marco Leimeister

Dieses Projekt (HA-Projekt-Nr.: 628/18-51) wird im Rahmen von Hessen ModellProjekte aus Mitteln der LOEWE – Landes-Offensive zur Entwicklung Wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz, Förderlinie 3: KMU-Verbundvorhaben gefördert.

Weitere Informationen unter www.innovationsfoerderung-hessen.de