본 논문은 작업 광고에서 기술 요구사항 추출을 위한 효율적이고 정확한 새로운 방법인 ConTeXT-match를 제안합니다. ConTeXT-match는 토큰 수준 어텐션을 활용한 대조 학습 접근 방식으로, 대규모 언어 모델(LLM)에 의존하지 않고도 최첨단 성능을 달성합니다. 또한, 풍부한 문장 수준 어노테이션을 갖춘 새로운 벤치마크 Skill-XL을 소개하고, 추출된 기술을 활용하여 고품질의 직무명 표현을 생성하는 개선된 직무명 정규화 모델 JobBERT V2를 제시합니다. 실험 결과, 제안된 모델들은 효율적이고 정확하며 확장성이 뛰어나 대규모 실시간 노동 시장 분석에 적합함을 보여줍니다.
