JANZZon!
独特、多语言的最全面本体, 全球第一
我们的本体JANZZon！是目前职业数据（特别是工作岗位、工作分类、软硬技能、培训/资格等）领域最大的多语种百科知识数据库。无论是数据驱动还是专家咨询分类法，都被整合到JANZZon! 中，涵盖了O*Net、ESCO、DISCO II和Nesta英国技能分类法。职业数据会定期更新。JANZZon！遵循经合组织 人工智能指导原则。
通过 JANZZjobsAPI，可以将 DaaS 解决方案 JANZZon! 用于您的应用程序中。
例如，JANZZon! 适用于以下领域的应用程序：
- 工作和培训信息系统
- （工作/技能）匹配引擎
- 简历解析器和简历数据库
- 人才招聘领域的 ATS、CRM、ERP 等应用程序
- 招聘门户，包括社交网络、工作机会页面和聚合网络平台
- 政府劳动力市场和工作安置措施领域的应用程序
- 统计分析和建模工具
- 全文分析和搜索工具
- 等
由于已经具有非常多的多向概念，JANZZ本体能够在以下领域生成独特的概念关系并促进以前未知的智能可能性：
- 数据增强和索引，包括用于全文搜索和简历解析器的上下文和（基于语法和/或内容）请求自动补全
- 多语言的语义技能和工作匹配
- 不同分类体系之间的自动分配
- 在差距分析和基准分析领域使用复杂的非结构化数据
- 统计、数据建模和大数据领域的各种评估和应用
- 等
最后，使用 JANZZon!，可将您的大（职业）数据转换为智能数据
有关工作与技能的本体JANZZon! 的关键数字
| 截至目前在开发方面投入的工时数 | > 800,000 |
| 可用语言（正在进行或已完成） | 60 种 阿拉伯语 阿塞拜疆语 巴斯克语 孟加拉语 保加利亚语 加泰罗尼亚语 中文（繁体、简体） 克罗地亚语 捷克语 丹麦语 荷兰语（包括佛拉芒语） 英语 爱沙尼亚语 芬兰语 法语 加利西亚语 德语（3 个本地化版本：德国、瑞士 , 奥地利） 希腊语 豪萨语 希伯来语 印地语 匈牙利语 冰岛语 印度尼西亚语 意大利语 日语 高棉语 韩语 拉脱维亚语 立陶宛语 马来语 马耳他语 毛利语 北萨米语 挪威语（博克马尔语、尼诺斯克语） 奥罗莫语 普什图语 波斯语 波兰语 葡萄牙语（葡萄牙、巴西） 罗马尼亚语 俄语 塞尔维亚语 斯洛伐克语 斯洛文尼亚语 西班牙语（卡斯蒂利亚语、几个拉丁美洲变体） 斯瓦希里语 瑞典语 他加禄语 泰米尔语 泰语 土耳其语 乌克兰语 乌尔都语 越南语 约鲁巴语 等 藏族 尼泊尔 |
| 概念图的数量 | > 260 万 |
| 职业概念的数量 | > 140,000 |
| 能力/技能概念的数量 | > 100 万 |
| 专业程度概念的数量 | > 57,000 |
| 职能概念的数量 | > 24,000 |
| 软技能/社会技能概念的数量 | > 157,500 |
| 培训/资格的数量 | > 700,000 |
| 节点、联系和关系的数量 | > 15 亿 |
| 术语数量（所有语言） | > 4.5 亿 |
| 标准分类体系（正在进行或已完成） | > 160 AMS/BIS ASCO ASOC/NES Australian Skills Classification BO&C BRC 2014 CIP 2020 CNO-11 CP 2011 CPME 2016 CPP 2010 CSOC_DaDian 2015 DISCO II ESCO GB/T 6565-2015 ISCED ISCO-08 JSOC-2011 JSOC-2022 KldB 2010 KldB 2020 LB 501-2002 Lightcast skills LinkedIn skills MSC2020-Mathematics Subject Classi fication System NACE NCO-2004 NOC 2016 NOC 2021 O*NET O*NET-SOC 2019 ROME V3 SBN2000N SIC 87 SSOC 2015 STYRK 08 … |
| 职业类别的数量 | 7 |
与我们的工作和技能本体 JANZZon！相关联的私有知识图谱
JANZZon! 提供有各种选项，可用来以简单、经济高效、可持续的方式满足您的个性化需求和要求。例如，使用 JANZZon!，还能配置和集成特定的私有本体。还可以纳入、定期更新和维护对您而言重要的术语（例如特定于组织的职能、产品名称和版本、缩写、认证和文凭、特殊叙词表）。
此外，还可以影响特定概念的使用、优先次序和上下文。例如，可以使用特定于国家、公司或语言的术语描述，也可以在应用程序中将特殊拼写或首选术语定义为默认设置。这些可能包括“细木工人”或“木匠”等职位（取决于地区）。
除了标准化职业类别（OCs 1 至 7）及其在 JANZZon! 中的权重和关系外，我们还可以根据您的要求量身定制不同的解决方案。
构建还是购买？
使用 JANZZon! 作为云解决方案的好处和原因
在分类和本体领域中，反复出现的重要问题是：开发和维护自己的本体是否更好，在某个时候购买某个本体或使用某个本体是否合理。这个问题不仅发生在已经尝试开发自有本体、但由于缺乏专业知识而不能够再进一步开发本体的公司身上（例如，因资源不足和/或经济手段不足而不能对其进行维护）。近年来，在职业数据领域出现了成千上万常常代价巨大且规模不等的数字陷阱。在大多数情况下，本体在购买当天已经过时并且不再是最新的。如果您希望涵盖极其特殊且不断变化的知识领域（例如职业数据），尤其会发生这种情况。大多数解决方案甚至不适用于技能和/或工作匹配等现代应用。
在几乎所有情况下，争论的结果总是倾向于使用像 JANZZon! 这样的解决方案。JANZZon! 为您提供安全、可持续、具有成本效益的云解决方案，但仍允许您使用几乎所有选项来满足所需的应用和使用领域。您还将受益于群体的智慧：JANZZon! 的许多其他用户处于不同的语言、行业和专业领域，您可以使用他们正在进行的改进和更新。此外，借助于土耳其机器人方法和当前机器学习方法的独特组合，我们能够通过更新和升级来不断丰富我们的本体。在大多数情况下，您无需自己准备大量资源，而且可以使用针对您的使用量和范围而量身定制的结构清晰的价格计划。
您可以在下面找到我们的 DaaS 解决方案 JANZZon! 的典型应用示例。当然，我们还可以提供尚未实现的其他功能和应用。我们很乐意与您共同探讨新的想法和使用领域。
JANZZon! – 应用示例 1：职业视频门户网站
改善职业视频门户网站的（多语言）搜索和匹配功能
背景情况
某门户网站专门提供各领域专业人士的视频档案，其主要受众是希望更详细地了解特定职业或更广泛职业机会的年轻用户。该门户网站需要改进搜索和匹配功能，尤其是在数据增强、同义词和相关搜索术语/职业/概念领域。该门户网站以前不能使用多语言功能。
JANZZ.technology 能够带来哪些改进
通过 JANZZrestAPI 提供的简单链接，实现了搜索和匹配功能的持续改进，例如通过扩充词汇表、补充所需的职业数据和术语（包括同义词、职业相关术语和实时从 JANZZon! 综合本体中抽取的词汇的翻译）。JANZZon! 目前提供八种语言。在接下来的三年中，将增加大约 30 种其他语言，其中包括中文、阿拉伯语和俄语。
解决方案和方法
- 与项目经理进行详细的讨论，获得改进过程的清晰概念，并且可以很容易地找出最有可能改进的方面
- JANZZrestAPI 的数据请求协议可以在很短的时间内制定和实施
客户取得的成绩和结果
（语义）搜索和匹配结果在质量和相关性方面得到大幅改进（包括相关术语和概念），这是传统全文搜索功能和匹配引擎无法实现的。使用 JANZZrestAPI 提供的稳定且价格低廉的链接进行实时查询。就大量数据库查询的性能而言，这种方法也被证明非常有效。此外，JANZZ.technology 还通过系统化维护和持续扩展来强化与 JANZZon! 之间的链接，确保客户随时获得最新数据。以后的 JANZZon! 应用程序可能还会针对现有视频标签提供改进的语义和多语言匹配。
JANZZon! – 应用示例 2：语义搜索
凭借深厚的背景知识改进语义搜索查询
与传统全文搜索相比，在 JANZZon! 帮助下进行的语义搜索使用广泛的上下文和背景知识来识别正确的数据集，还可过滤掉在大多数常规搜索引擎的搜索结果中被错误列出的数据集。
例如，JANZZon! 提供的广泛上下文知识使得搜索能够将“投资知识”与“资产管理知识”关联起来、将
“Microsoft Word”与“文字处理”或“办公应用软件”关联起来。此外，搜索查询还包括同义词，也可在需要时包括来自其他语言的名称和词汇。这意味着，除“首席执行官”之外，还会出现“Geschäftsführer/-in”、“Geschäftsleiter/-in”或“总经理”之类的术语，但不存在任何不匹配的情况，例如“首席执行官助理”或“总经理秘书”。
语义搜索和匹配过程的结果和准确度取决于所应用的上下文和背景知识的范围和深度、质量和综合性以及所部署的本体。
广泛的多层本体（如 JANZZon!）还涵盖各种应用领域、行业和语言用户所使用的“真正日常用语”。从长远来看，如果没有这种最广泛的覆盖范围（有时还会包含高度的“创造性用户术语”，本体将无法取得成功。例如，近年来，“副本和存档文件管理员工”这个词已经重新出现在“行政文档管理员”类别中、“清洁人员”已被重新命名为“设施管理员” — 这只是职位方面的两个不太寻常的变化。
此外，许多职业，甚至是非常传统的职业，在近年来都被赋予了比较新的名称。但是，这些名称通常是在其他上下文下很少使用的特有名称。出于这个原因，需要继续识别“屠夫”或“护士”这样的常用术语，而不能只使用“肉类加工专业人员”或“医疗保健专业人员”这样的新名称。由于 JANZZon! 在很大程度上还受到实际用户提供的数千条条目的支持，而且这些条目的来源包括所有行业、语言和地区的实际工作机会或求职者简历，所以能够最大限度地保证搜索和匹配过程的实时性和实用性。
但是，即使是非常广泛的本体（比如 JANZZon!）也不能全面涵盖所有术语、行业和语言，因此在特定情况下，我们还会在全文搜索领域中部署经典搜索机制。
在构建、持续扩展和维护以及更新和改进 JANZZon! 等高度复杂的本体时，必须要部署专家工具（例如本体编辑器），并且需要拥有知识建模领域的长期经验和全面技能。因为这些工作往往复杂而耗时，所以很少能够通过内部资源得以全面覆盖，而 JANZZon! 则可以凭借云解决方案及许多个性化定制选项（包括完全私有的本体）为您的搜索和匹配应用提供最佳且最具成本效益的解决方案。
JANZZon! 的一些关键特征
- 语义、语言敏感的查询自动补全：传统搜索引擎往往只提供语法查询自动补全；而凭借语义背景知识，JANZZon! 能够提供与内容相关的查询自动补全。
- 此外，还考虑了同义词、不同拼写（例如“-iza”和“-isa”）、缩写、上位词和下位词（父子概念）以及相关术语（例如“音同意不同”或“部分相等”概念）
- 高效全文搜索是在 JANZZon! 无法提供相关上下文知识时的备用功能
- 术语和概念的智能加权计算，例如使用职业类别（目前为 OC 1 至 7）；使用结构信息来为出现在数据集不同区域和不同上下文的搜索术语分配不同的权重，例如与所需职业之间的关联度
- 基于 REST 的 Web 服务接口
- 等
自定义选项
在需要时，JANZZon! 可根据具体应用的个性化要求而灵活定制，并可与 JANZZsme! 配合使用。有关 JANZZon! 语义搜索主要优点的更全面概述，请索取我们的白皮书“基于关键词的语义匹配与基于本体的语义匹配”（仅提供英语版本）。
