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dc.contributor.advisorGordaliza Pastor, Paula es
dc.contributor.authorRivas Cuevas, Sofía Mara
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Facultad de Ciencias es
dc.date.accessioned2023-01-12T08:53:01Z
dc.date.available2023-01-12T08:53:01Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/57977
dc.description.abstractHace años, a la hora de buscar empleo, los trabajadores abrían el periódico y dirigían su mirada a la columna dedicada a la búsqueda de personal, seleccionando la ocupación que mejor se adaptara a su perfil. Ahora, con el auge de la Inteligencia Artificial, no es de extrañar que este proceso también se haya modernizado, desarrollándose sistemas de recomendación para la búsqueda de personal. En este trabajo de fin de grado se desarrollará un sistema de recomendación de CVs con el fin de dotar de una mayor agilidad al proceso de selección de personal. Se dispondrán de datos de CV y de ofertas laborales, y como resultado se obtendrán los mejores candidatos para cada puesto. A mayores a los candidatos no seleccionados se les propondrá mejorar sus aptitudes técnicas mediante la recomendación de cursos formativos. Se utilizarán técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y de Entendimientos del Lenguaje Natural (NLU) para lograr el objetivo marcado, así como la utilización de una métrica de la adecuación de los candidatos a la oferta, fundamentada en el uso de la similitud del coseno.es
dc.description.abstractYears ago, when looking for a job, workers opened the newspaper and directed their gaze to the column dedicated to the search for personnel, selecting the occupation that best suited their profile. Now, with the rise of Artificial Intelligence, it is not surprising that this process has also been modernized, developing recommendation systems for the search for personnel. In this end-of-degree project, a CV recommendation system will be developed in order to provide greater agility to the personnel selection process. We will have CV data and job offer data and as a result we will obtain the best candidates for each position. In addition, unselected candidates will be offered to improve their technical skills through the recommendation of training courses. Natural Language Processing (NLP) and Natural Language Understanding techniques will be used to achieve the target marking, as well as the use of a metric of the adequacy of the candidates to the fundamental offer in the use of cosine similarity.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Estadística e Investigación Operativaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.classificationNLPes
dc.subject.classificationNLUes
dc.subject.classificationRecomendadores
dc.titleAplicación de métodos NLU en la recomendación de CVs para la selección de personales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Estadísticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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