論文の概要: JobHam-place with smart recommend job options and candidate filtering
options
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17930v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 09:54:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 14:31:18.453793
- Title: JobHam-place with smart recommend job options and candidate filtering
options
- Title（参考訳）: jobham-placeがsmart recommendジョブオプションと候補フィルタリングオプションを追加
- Authors: Shiyao Wu
- Abstract要約: ジョブレコメンデーションとCVランキングは自動キーワード抽出から始まり、Job/CVランキングアルゴリズムで終わる。
Job2SkillはテキストエンコーダとGruベースのレイヤの2つのコンポーネントで構成されている。
ジョブ/CVランキングアルゴリズムは、TFIDFスコアと全スキルナンバーのマッチング比に基づいて、スキルワードの発生率を算出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the increasing number of graduates, many applicants experience the
situation about finding a job, and employers experience difficulty filtering
job applicants, which might negatively impact their effectiveness. However,
most job-hunting websites lack job recommendation and CV filtering or ranking
functionality, which are not integrated into the system. Thus, a smart job
hunter combined with the above functionality will be conducted in this project,
which contains job recommendations, CV ranking and even a job dashboard for
skills and job applicant functionality. Job recommendation and CV ranking
starts from the automatic keyword extraction and end with the Job/CV ranking
algorithm. Automatic keyword extraction is implemented by Job2Skill and the
CV2Skill model based on Bert. Job2Skill consists of two components, text
encoder and Gru-based layers, while CV2Skill is mainly based on Bert and
fine-tunes the pre-trained model by the Resume- Entity dataset. Besides, to
match skills from CV and job description and rank lists of jobs and candidates,
job/CV ranking algorithms have been provided to compute the occurrence ratio of
skill words based on TFIDF score and match ratio of the total skill numbers.
Besides, some advanced features have been integrated into the website to
improve user experiences, such as the calendar and sweetalert2 plugin. And some
basic features to go through job application processes, such as job application
tracking and interview arrangement.
- Abstract（参考訳）: 卒業生の増加により、多くの応募者が職探しの状況を経験し、雇用主は求職者をフィルタリングするのが難しくなり、その効果に悪影響を及ぼす可能性がある。
しかし、ほとんどの求人サイトはジョブレコメンデーションやCVフィルタリングやランキング機能に欠けており、システムには組み込まれていない。
したがって、上記の機能と組み合わせたスマートなジョブハンターがこのプロジェクトで実施され、ジョブレコメンデーション、CVランキング、さらにはスキルと求職者の機能のためのジョブダッシュボードまで含められる。
ジョブレコメンデーションとCVランキングは自動キーワード抽出から始まり、Job/CVランキングアルゴリズムで終わる。
自動キーワード抽出はJob2SkillとBertに基づくCV2Skillモデルによって実装されている。
Job2SkillはテキストエンコーダとGruベースのレイヤという2つのコンポーネントで構成されており、CV2Skillは主にBertに基づいており、Resume-Entityデータセットによってトレーニング済みのモデルを微調整する。
また、職業・候補者の職業記述・ランクリストとcvのスキルをマッチングするために、tfidfスコアと総スキル数のマッチング比に基づいてスキル語の発生率を算出するジョブ/cvランキングアルゴリズムが提供されている。
さらに、いくつかの高度な機能がWebサイトに統合され、カレンダーや sweetalert2プラグインなどのユーザエクスペリエンスが改善された。
また、ジョブアプリケーショントラッキングやインタビューアレンジメントなど、ジョブアプリケーションプロセスを通過するための基本的な機能も備えています。
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