Acessar Arquivo select nrseqoco, cdext, COALESCE(dsdes,'ARQUIVO UNICO') as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, COALESCE(mconteudot007.nrseqdes,0) as nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007, maxadm.mdominiot013 where nrseqcon = 49087 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.nrseqdes=mdominiot013.nrdesidi and mdominiot013.nrseqidi=1 union select nrseqoco, cdext, 'ARQUIVO UNICO' as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, mconteudot007.nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007 where nrseqcon = 49087 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.NrSeqDes is null union select nrseqoco, cdext, 'ARQUIVO UNICO' as dsdes, nmobj, nrparoco, dtdspobj, COALESCE(dtexpobj,'1900-01-01') as dtexpobj, nrseqace, mconteudot007.nrseqdes from maxadm.mconteudot007, maxadm.mdominiot007, maxadm.mdominiot013 where nrseqcon = 49087 and mconteudot007.NrSeqExt = mdominiot007.NrSeqExt and mconteudot007.nrseqdes=mdominiot013.nrdesidi and nrdesidi not in (select nrdesidi from mdominiot013 where mdominiot013.nrseqidi=1 ) order by nrparoco	NA ÍNTEGRA - PDF
Título: SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA DE VAGAS DE EMPREGO: ESTUDO COMPARATIVO DE ALGORITMOS CLÁSSICOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
Autor(es): DAVID EVANDRO AMORIM MARTINS
Martins, David Evandro Amorim
Número do Conteúdo: 49087
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49087@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49087@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49087
Este trabalho demonstra como web mining, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina podem ser combinados para melhorar a compreensão de vagas de emprego segmentando semanticamente os textos de suas descrições. Para atingir essa finalidade, foram coletados dados textuais de três grandes sites de vagas de emprego: Catho, LinkedIn e VAGAS.com.br. Baseado na literatura, este trabalho propôe uma estrutura semântica simplificada em que cada sentença da descrição da vaga de emprego pode pertencer a uma dessas classes: Responsabilidades, Requisitos, Benefícios e Outros. De posse dessa ideia, a tarefa de segmentação semântica pode ser repensada como uma segmentação de sentenças seguida de uma classificação. Usando o Python como ferramenta, são experimentadas algumas formas de construção de atributos a partir de textos, tanto léxicas quanto semânticas, e quatro algoritmos clássicos de aprendizado de máquina: Naive Bayes, Regressão Logística, Máquina de Vetores de Suporte e Floresta Aleatória. Como resultados, este trabalho traz um classificador (Regressão Logística com representação binária) com 95.58 porcento de acurácia, sem sobreajuste de modelo e sem degenerar as classificações por desbalanceio de classes, que é comparável ao estado da arte para Classificação de Texto. Esse classificador foi treinado e validado usando dados do Catho, mas foi testado também nos dados do VAGAS.com.br (88.60 porcento) e do LinkedIn (91.14 porcento), apresentando uma evidência de que seu aprendizado é generalizável para dados de outros sites. Além disso, o classificador foi usado para segmentação semântica das vagas de emprego e obteve uma métrica Pk de 3.67 porcento e uma métrica WindowDiff de 4.78 porcento, que é comparável ao estado da arte de Segmentação de Texto. Por fim, vale salientar duas contribuições indiretas deste trabalho: 1) uma estrutura para pensar e analisar vagas de emprego e 2) uma indicação de que algoritmos clássicos também podem alcançar o estado da arte e, portanto, sempre devem experimentados.