本文综述了从职位广告中提取技能的研究进展，涵盖弱监督、零样本大模型、SKILLSPAN数据集、合成标签与对比学习等方法，并结合ESCO分类法提升提取性能。研究还提出SkillRec推荐系统及分层分类横向技能的新方法，在多个基准上显著提高准确率与F1分数。