要約
タイトル:スマートなおすすめの求人オプションと候補者フィルタリングオプションを備えたJobHam-place
要約:
– 就職希望者が増えるにつれ、多くの人が求職に苦労している状況があります。
– また、企業は求職者のフィルタリングに苦労し、その影響で業務効率が低下することもあります。
– しかし、多くの求職サイトには求人オプションやCVのフィルタリング、ランキング機能が不足しており、システムに統合されていません。
– そこで、このプロジェクトでは、求人オプション、CVのランキング、さらにスキルと求職者の機能を備えたスマートな求職サイトを構築します。
– 求人オプションとCVのランキングは、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によって終了します。
– スキルのマッチングとランキングリストの作成には、TFIDFスコアに基づくスキルワードの出現比率や総スキル数のマッチング比率を計算するJob/CVランキングアルゴリズムが提供されます。
– Webサイトのユーザー体験を向上させるために、カレンダーやsweetalert2プラグインなどの高度な機能も統合されています。また、求職プロセスを進めるための求職追跡や面接調整などの基本的な機能もあります。
要約(オリジナル)
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.
arxiv情報
著者 | Shiyao Wu |
発行日 | 2023-03-31 09:54:47+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI