E-Gen : Profilage automatique de candidatures
Rémy Kessler, Juan-Manuel Torres-Moreno, Marc El-Bèze
Résumé : La croissance exponentielle de l’Internet a permis le développement de sites d’offres d’emploi en ligne. Le système E-Gen (Traitement automatique d’offres d’emploi) a pour but de permettre l’analyse et la catégorisation d’offres d’emploi ainsi qu’une analyse et classification des réponses des candidats (Lettre de motivation et CV). Nous présentons les travaux réalisés afin de résoudre la seconde partie : on utilise une représentation vectorielle de texte pour effectuer une classification des pièces jointes contenus dans le mail à l’aide de SVM. Par la suite, une évaluation de la candidature est effectuée à l’aide de différents classifieurs (SVM et n-grammes de mots).
Abstract : The exponential growth of the Internet has allowed the development of a market of on-line job search sites. This paper presents the E-Gen system (Automatic Job Offer Processing system for Human Resources). E-Gen will perform two complex tasks : an analysis and categorisation of job postings, which are unstructured text documents, an analysis and a relevance ranking of the candidate answers (cover letter and curriculum vitae). Here we present the work related to the second task : we use vectorial representation before generating a classification with SVM to determine the type of the attachment. In the next step, we try to classify the candidate answers with different classifiers (SVM and ngrams of words).
Mots clés : Classification de textes, Modèle probabiliste, Ressources humaines, Offres d’emploi
Keywords : Text Classification, Probabilistic Model, Human Ressources, Job Offer