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dc.contributor.advisorHenriques, Pedro Rangelpor
dc.contributor.advisorSantos, Hugo Paulinopor
dc.contributor.authorRocha, Beatriz de Freitaspor
dc.date.accessioned2023-05-09T11:10:32Z-
dc.date.available2023-05-09T11:10:32Z-
dc.date.issued2022-
dc.date.submitted2022-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/84355-
dc.descriptionDissertação de mestrado integrado em Informatics Engineeringpor
dc.description.abstractThis document presents a Thesis and describes the underlying work which was developed along the second year of the Master Degree in Informatics Engineering offered by Departamento de Informática of Universidade do Minho and accomplished at Syone SBS Software – Tecnologia e Serviços de Informática, S.A.. In the past few years, some attempts to automatically screening CVs with resource to Natural Language Processing have been made not only to save recruiters’ time, but also to spare them the most tedious task of the recruitment process and, consequently, smooth their job. However, the majority is still very primitive, misclassifies a lot of CVs and needs a deeper study. Therefore, the aim of this Master’s Project is precisely to develop an algorithm that is capable of automatically ranking candidates’ CVs according to their similarity regarding the job offer they applied for. Thus, a general architecture was proposed where CVs and job offers are preprocessed, in order to obtain the respective texts proper to be further processed. That said, two different approaches were followed, in order to find the similarity between the documents in question. To do so, the first approach resorted to several Machine Learning algorithms and similarity measures, while the second approach structured the initial documents to compare their respective information. After that, tests were conducted to evaluate both approaches and enable the comparison between them. Finally, the conclusions were drawn and also reported in this dissertation.por
dc.description.abstractEste documento apresenta uma Tese e descreve o trabalho subjacente que foi desenvolvido ao longo do segundo ano do Mestrado em Engenharia Informática do Departamento de Informática da Universidade do Minho e realizado na Syone SBS Software – Tecnologia e Serviços de Informática, S.A.. Nos últimos anos, algumas tentativas de triagem automática de currículos com recurso a Processamento de Linguagem Natural foram feitas não só para economizar o tempo dos recrutadores, mas também para os poupar da tarefa mais entediante do processo de recrutamento e, consequentemente, suavizar o seu trabalho. Contudo, a maioria ainda é muito primitiva, classifica incorretamente muitos currículos e necessita de um estudo mais aprofundado. Sendo assim, o objetivo deste Projeto de Mestrado é precisamente desenvolver um algoritmo capaz de classificar automaticamente os currículos dos candidatos de acordo com a sua similaridade relativamente à oferta de emprego a que se candidataram. Deste modo, foi proposta uma arquitetura geral onde os CVs e as ofertas de emprego são pré-processados, de forma a obter os respetivos textos adequados para posterior processamento. Dito isto, foram seguidas duas abordagens distintas, de forma a encontrar a semelhança entre os documentos em questão. Para tal, a primeira abordagem recorreu a diversos algoritmos de Aprendizagem Automática e medidas de similaridade, enquanto a segunda abordagem estruturou os documentos iniciais para comparar as suas respetivas informações. De seguida, foram realizados testes para avaliar ambas as abordagens e possibilitar a comparação entre elas. Por fim, as conclusões foram tiradas e também relatadas nesta dissertação.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/por
dc.subjectCurriculum vitae (CV)por
dc.subjectCV screeningpor
dc.subjectMachine learning (ML)por
dc.subjectNatural language processing (NLP)por
dc.subjectAprendizagem automáticapor
dc.subjectCurriculum vitae (CV)por
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (PLN)por
dc.subjectTriagem de currículospor
dc.titleAutomation of companies’ recruitment process: development of an algorithm capable of ranking CVs according to job offerspor
dc.typemasterThesiseng
dc.identifier.tid203261305por
thesis.degree.grantorUniversidade do Minhopor
sdum.degree.grade19 valorespor
sdum.uoeiEscola de Engenhariapor
dc.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapor
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado

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