Profilage de candidatures assisté par relevance Feedback - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier Access content directly
Conference Poster Year : 2009

Profilage de candidatures assisté par relevance Feedback

Abstract

Le marché d'offres d'emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d'information majoritairement sous la forme de texte libre) qu'il n'est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l'analyse et catégorisation assistés d'offres d'emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d'une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d'effectuer un,classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L'utilisation d'une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.
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Dates and versions

lirmm-00394676 , version 1 (12-06-2009)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-00394676 , version 1

Cite

Rémy Kessler, Nicolas Béchet, Juan-Manuel Torres-Moreno, Mathieu Roche, Marc El Bèze. Profilage de candidatures assisté par relevance Feedback. TALN'09 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Senlis, France. pp.N/A, 2009. ⟨lirmm-00394676⟩
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