論文の概要: Resume Information Extraction via Post-OCR Text Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13775v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 20:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 19:20:31.777948
• Title: Resume Information Extraction via Post-OCR Text Processing
• Title（参考訳）: ポストOCRテキスト処理による残量情報抽出
• Authors: Selahattin Serdar Helli, Senem Tanberk, Sena Nur Cavsak
• Abstract要約: 光文字認識などの前処理後に、すべてのテキストグループを分類することで、情報を抽出することを目的としている。 テキストデータセットは、IT業界で5つの異なるジョブ記述のために収集された286の履歴書で構成されている。 オブジェクト認識用に作成されたデータセットは1198の履歴書で構成されており、これはオープンソースのインターネットから収集され、テキストのセットとしてラベル付けされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information extraction (IE), one of the main tasks of natural language processing (NLP), has recently increased importance in the use of resumes. In studies on the text to extract information from the CV, sentence classification was generally made using NLP models. In this study, it is aimed to extract information by classifying all of the text groups after pre-processing such as Optical Character Recognition (OCT) and object recognition with the YOLOv8 model of the resumes. The text dataset consists of 286 resumes collected for 5 different (education, experience, talent, personal and language) job descriptions in the IT industry. The dataset created for object recognition consists of 1198 resumes, which were collected from the open-source internet and labeled as sets of text. BERT, BERT-t, DistilBERT, RoBERTa and XLNet were used as models. F1 score variances were used to compare the model results. In addition, the YOLOv8 model has also been reported comparatively in itself. As a result of the comparison, DistilBERT was showed better results despite having a lower number of parameters than other models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の主要な課題の一つである情報抽出(IE)は,最近,履歴書の使用において重要性が増している。 CVから情報を抽出するテキストの研究において,NLPモデルを用いた文分類が一般的であった。 本研究では,オプティカル文字認識(OCT)やオブジェクト認識などの前処理後のテキスト群を履歴書のYOLOv8モデルで分類することで,情報を抽出することを目的とした。 テキストデータセットは、it業界の5つの異なる仕事記述(教育、経験、才能、個人および言語)のために収集された286の履歴書で構成されている。 オブジェクト認識用に作成されたデータセットは1198の履歴書で構成され、それらはオープンソースのインターネットから収集され、テキストセットとしてラベル付けされる。 モデルはBERT、BERT-t、DistilBERT、RoBERTa、XLNetであった。 F1スコアの差をモデル結果と比較した。 さらに、YOLOv8モデル自体も比較的報告されている。 その結果,DistilBERTは,他のモデルに比べてパラメータ数が少ないにもかかわらず,良好な結果を得た。

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