Trouver des offres d'emploi grâce au traitement de texte - Mohamed Zebli
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Trouver des offres d'emploi grâce au traitement de texte - Mohamed Zebli
- 1. Data Science Bootcamp Brice Ngouana Trouver des offres d’emploi grâce au traitement de texte
- 2. Les données ❑ Données liées aux offres d’emplois • Experience.csv1 • Job_Views.csv1 • Position_Of_interest.csv1 • Combined_Jobs_Final.csv1 • Train_rev1.csv2 ❑ Données liées aux candidats 1. https://www.kaggle.com/kandij/job-recommendation-datasets 2. https://www.kaggle.com/chadalee/text-analytics-explained-job-description-data/data
- 3. Objectif Recommander des offres d’emploi Analyser les textes et identifier les offres d’emploi dont la description se rapproche le plus du profil Expériences professionnelles Postes visés Offres d’emploi vues Titre du poste Fiche de poste Profils Emplois
- 4. Modèles TFIDF vectorization Doc2Vec Données input = listes de mots • Valeur TFIDF calculée pour chaque mot • Vecteur généré pour chaque document (texte) • Les composantes du vecteur sont les valeurs TFIDF de chaque mot • Vecteur généré pour chaque mot • Vecteur généré pour chaque document • Modèle entrainé dans un réseau de neurones similarité cosinus
- 5. Preprocessing… • Imputer les valeurs manquantes • Tous les textes en minuscule • Suppression des signes de ponctuation • Suppression des mots de liaison, articles… • Tokenisation • Lemmisation (pour TFIDF) • Créer un corpus avec tous les textes des offres d’emploi • Déterminer les paramètres de chaque mot dans le corpus • Transformer les textes des profils des candidats suivant les paramètres obtenus …et entrainement des modèles
- 6. Résultats Recommandations basées sur toutes les informations du profil Profil TFIDF Doc2Vec
- 7. Résultats TFIDF Doc2Vec Profil Recommandations basées sur les postes précédemment occupés
- 8. Résultats Profil TFIDF Recommandations basées sur les offres d’emploi vues Doc2Vec
- 9. Résultats Recommandations basées sur le poste visé Profil TFIDF Doc2Vec
- 10. Résultats
- 11. Résultats
- 12. Pour aller plus loin… ➢ Avoir une base de données dynamique ➢ Filtrer les offres recommandées en fonction de la localisation géographique