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目前，ESCO 的手动管理需要大量的精力和资源。人工智能可以帮助发现分类中的不一致之处，例如重复、技能术语与描述之间的差异等。NLP 可用于检测质量问题，通过使用更具证据性的方法和实际现实世界的统计数据，从而更明智地利用手动工作。此外，目前使用启发式方法来清理数据。例如，每个职业的最大可选技能数量是目标。使用基于实际现实世界统计数据的更具证据性的方法可以提高质量。
使用人工智能来维护和改进ESCO
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