論文の概要: Named entity recognition in resumes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13062v1
- Date: Thu, 22 Jun 2023 17:30:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-23 13:27:15.224826
- Title: Named entity recognition in resumes
- Title（参考訳）: 履歴書における名前付きエンティティ認識
- Authors: Ege Kesim, Aysu Deliahmetoglu
- Abstract要約: 履歴書から教育や作業経験情報を抽出してフィルタリングすることが重要である。
システムは、都市、日付、学位、学位、職種、言語、国、技能の8つの異なるエンティティタイプを認識することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Named entity recognition (NER) is used to extract information from various
documents and texts such as names and dates. It is important to extract
education and work experience information from resumes in order to filter them.
Considering the fact that all information in a resume has to be entered to the
companys system manually, automatizing this process will save time of the
companies. In this study, a deep learning-based semi-automatic named entity
recognition system has been implemented with a focus on resumes in the field of
IT. Firstly, resumes of employees from five different IT related fields has
been annotated. Six transformer based pre-trained models have been adapted to
named entity recognition problem using the annotated data. These models have
been selected among popular models in the natural language processing field.
The obtained system can recognize eight different entity types which are city,
date, degree, diploma major, job title, language, country and skill. Models
used in the experiments are compared using micro, macro and weighted F1 scores
and the performance of the methods was evaluated. Taking these scores into
account for test set the best micro and weighted F1 score is obtained by
RoBERTa and the best macro F1 score is obtained by Electra model.
- Abstract（参考訳）: 名前付きエンティティ認識(NER)は、名前や日付などの様々な文書やテキストから情報を抽出するために用いられる。
履歴書から教育や作業経験情報を抽出してフィルタリングすることが重要である。
履歴書のすべての情報を手動で会社のシステムに入力する必要があることを考えると、このプロセスを自動化すれば、企業の時間を節約できる。
本研究では,その分野における履歴書を中心に,深層学習に基づく半自動型エンティティ認識システムを実装した。
第一に、5つの異なるIT関連分野の従業員の履歴書が注釈付けされている。
6つのトランスを用いた事前学習モデルがアノテーション付きデータを用いて名前付きエンティティ認識問題に適用されている。
これらのモデルは自然言語処理分野で人気のあるモデルに選ばれている。
得られたシステムは、都市、日付、学位、学位、学位、役職、言語、国、技能の8つの異なるエンティティタイプを認識することができる。
実験で使用したモデルは, マイクロ, マクロ, 重み付きf1スコアを用いて比較し, 評価を行った。
これらのスコアをテストセットに考慮し、RoBERTaにより最良のマイクロおよび重み付きF1スコアを取得し、Electraモデルにより最良のマクロF1スコアを得る。
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