論文の概要: Resume Evaluation through Latent Dirichlet Allocation and Natural Language Processing for Effective Candidate Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15752v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 18:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 19:47:37.765849
• Title: Resume Evaluation through Latent Dirichlet Allocation and Natural Language Processing for Effective Candidate Selection
• Title（参考訳）: 有効候補選択のための潜在ディリクレ割当と自然言語処理による残量評価
• Authors: Vidhita Jagwani, Smit Meghani, Krishna Pai, Sudhir Dhage
• Abstract要約: 本稿では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)とSpaCyを用いたエンティティ検出を用いて,評価を再開する手法を提案する。 履歴書のスコアを、構造やキーワードのマッチ駆動ではなく、コンテント駆動で定義するビジョンにより、我々のモデルは、考慮すべきスキルのみに関して77%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a method for resume rating using Latent Dirichlet Allocation (LDA) and entity detection with SpaCy. The proposed method first extracts relevant entities such as education, experience, and skills from the resume using SpaCy's Named Entity Recognition (NER). The LDA model then uses these entities to rate the resume by assigning topic probabilities to each entity. Furthermore, we conduct a detailed analysis of the entity detection using SpaCy's NER and report its evaluation metrics. Using LDA, our proposed system breaks down resumes into latent topics and extracts meaningful semantic representations. With a vision to define our resume score to be more content-driven rather than a structure and keyword match driven, our model has achieved 77% accuracy with respect to only skills in consideration and an overall 82% accuracy with all attributes in consideration. (like college name, work experience, degree and skills)
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)とSpaCyを用いたエンティティ検出を用いて,評価を再開する手法を提案する。 提案手法はまず,SpaCy の Named Entity Recognition (NER) を用いて,履歴書から教育,経験,スキルなどの関連エンティティを抽出する。 LDAモデルは、各エンティティにトピック確率を割り当てることで、履歴書を評価するためにこれらのエンティティを使用する。 さらに,SpaCyのNERを用いたエンティティ検出の詳細な解析を行い,評価指標について報告する。 LDAを用いて、提案システムは履歴書を潜在トピックに分解し、意味のある意味表現を抽出する。 履歴書のスコアを、構造やキーワードマッチングではなく、コンテント駆動で定義するビジョンにより、考慮中のスキルのみに関する精度が77%、すべての属性を考慮した総合的な精度が82%に達しました。 (大学名、職業経験、学位、技能など)

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