Roche Mathieu
Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier., France
- Article 81 : Profilage de candidatures assisté par Relevance Feedback
- Auteurs :
Rémy Kessler (Laboratoire Informatique d'Avignon, France)
Béchet Nicolas (Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier., France)
Torres-Moreno Juan-Manuel (Laboratoire Informatique d'Avignon, France)
Roche Mathieu (Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier., France)
El-Bèze Marc (Laboratoire Informatique d'Avignon, France)
- Conférence : TALN
- Type : Poster
- Résumé : Le marché d'offres d'emploi et des candidatures sur Internet a eu une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d'information (majoritairement sous la forme de texte libre) intraitables manuellement. Une analyse et catégorisation assistés nous semble pertinente pour répondre à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l'analyse et catégorisation assistés d'offres d'emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d'une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d'effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L'utilisation de {it relevance feedback} a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile, divers et sujet à une grande subjectivité.
- Format PDF