ウェブからの就職活動情報の自動抽出の関連研究に，沢の研究[5]がある． 沢の研究では，Yahoo!知恵袋のデータから就職関連記事を抽出し，分析している． 本研究ではYahoo!知恵袋を含むより大きいウェブの情報源を用いるため，より多くの有用な情報が抽出できることが期待できる． また，抽出した就職関連情報を分類し，ユーザが役立てやすい形に近づける．
就職関連情報の抽出では，教師あり機械学習(SVM)，ルールベース手法，ベースライン手法の3つの手法で性能を比較したところ，ルールベース手法が最良でF値7割程度の性能を得た． 就職関連情報の分類では，分類先として，``資格情報''，``職業情報''，``求職者ごとの情報''，``求人情報''，``関係無''，``就活支援情報''，``転職・再就職情報''の7つを設定した． 教師あり機械学習(SVM)，ルールベース手法，ベースライン手法の3つの手法で性能を比較したところ，ルールベース手法が最良で各分類先でF値平均6割程度の性能を得た．