Profilage de candidatures assisté par relevance Feedback

Résumé : 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.
Type de document :
Poster
TALN'09 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Senlis, France. pp.N/A, 2009
Liste complète des métadonnées

https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00394676
Contributeur : Nicolas Béchet <>
Soumis le : vendredi 12 juin 2009 - 12:02:15
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:23
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 juin 2010 - 00:39:52

Fichier

KESSLER-TALN_vfinale.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-00394676, version 1

Collections

Citation

Rémy Kessler, Nicolas Béchet, Torres-Moreno Juan-Manuel, 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〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

309

Téléchargements de fichiers

494