生成式人工智能与城市就业技能结构重塑

本仓库公开统计建模竞赛论文《生成式人工智能冲击下城市就业技能结构重塑研究：基于招聘文本的技能抽取与大模型暴露度测度》的论文材料、核心代码、表格图形和数据归档说明。

研究使用在线招聘文本刻画城市就业技能需求，围绕 51job 社招岗位构建岗位族、城市、技能任务和大模型暴露度指标，分析生成式人工智能对城市就业技能结构的重塑。

小组成员

成员	GitHub
李同学	Xuanx-7
郭同学	Gjt20051218
陈同学	TeaSings

快速导航

需要查看	位置
论文原稿、PDF 和附页	analysis/manuscript/
正文图片	analysis/figures/
正文表格和模型输入	analysis/tables/
数据来源、方法和复现说明	docs/
抓取、清洗和抽取脚本	src/
研究文献和竞赛参考材料	papers/

仓库内容

• analysis/：论文交付材料，包括 Word 原稿、PDF、正文图表、模型输入和抽取结果。
• src/：招聘数据抓取、清洗、城市与岗位族标准化、技能任务抽取和 Release 数据打包脚本。
• data/：轻量输入配置和大体量数据的恢复位置说明。
• docs/：数据来源、实现流程、质量核验和 Release 数据恢复说明。
• papers/：研究文献和往年优秀论文参考。

数据获取

Git 仓库不直接保存全量原始抓取、HTML、JSONL 和大体量中间表。完整数据已作为 GitHub Release 附件发布：

https://github.com/TeaSings/Our-Statistical-Modeling-Competition-Paper/releases/tag/data-v1.0

下载所有 zip 附件和 checksums-sha256.txt 后，在仓库根目录解压即可恢复原始数据和全量中间结果。附件说明见 docs/数据Release清单.md。

复现入口

安装 Python 依赖：

python -m pip install -r requirements.txt

主要脚本入口：

python src/analysis_static/a_extraction/build_51job_master_static.py
python src/analysis_static/a_extraction/finalize_51job_master_static.py

完整复现需要先恢复 Release 数据包。只阅读论文、查看图表或检查正文表格时，不需要下载大体量数据。

归档状态

比赛已结束，仓库以 main 分支作为公开归档版本。早期开发分支中的爬虫实验、方法探索和大体量数据快照已收束为当前目录结构与 data-v1.0 Release 数据包。