Análise semântica para indicação de currículos similares

Lima, Lucas Folmann

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Lima, Lucas Folmann
dc.date.accessioned	2020-11-12T12:02:34Z	-
dc.date.available	2020-11-12T12:02:34Z	-
dc.date.issued	2018-11-26
dc.identifier.citation	LIMA, Lucas Folmann. Análise semântica para indicação de currículos similares. 2018. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9248	-
dc.description.abstract	The concept of similarity is quite complex and has been discussed in the context of linguistics, philosophy, computer science, among others. Each field of study provides its own definition of what it means by similarity, but what remains in each of them is the use of mathematics. The most common way to identify a person's area of interest and performance is through their curriculum. Calculating the similarity between unstructured texts, such as a curriculum, is a much more complex task than just a direct comparison between words. It is necessary to make a semantic comparison of the text. The present work aims to automate this process of analysis and identification of academics working in similar areas, through the application of explicit semantic analysis in curricula extracted from the Lattes platform in XML format.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Semântica - Análise	pt_BR
dc.subject	Currículos - Comparação	pt_BR
dc.subject	Mineração de dados (Computação)	pt_BR
dc.subject	Textos	pt_BR
dc.subject	Semantics - Analysis	pt_BR
dc.subject	Education - Curricula - Comparison	pt_BR
dc.subject	Data mining	pt_BR
dc.subject	Texts	pt_BR
dc.title	Análise semântica para indicação de currículos similares	pt_BR
dc.title.alternative	Semantic analysis for indication of similar resumes	pt_BR
dc.type	bachelorThesis	pt_BR
dc.description.resumo	O conceito de similaridade é bastante complexo e vem sendo discutido no contexto da linguística, filosofia, informática, entre outros. Cada campo de estudo provê sua própria definição do que entende por similaridade, mas o que se mantém em cada uma delas é o uso da matemática. A forma mais comum de identificar a área de interesse e atuação de uma pessoa é através de seu currículo. Calcular a similaridade entre textos não estruturados, como é o caso de um currículo, é uma tarefa bem mais complexa do que somente uma comparação direta entre palavras. É necessário realizar uma comparação semântica do texto. O presente trabalho tem como intuito automatizar este processo de análise e identificação de acadêmicos com atuação em áreas similares, através da aplicação de análise semântica explícita em currículos extraídos da plataforma Lattes em formato XML.	pt_BR
dc.degree.local	Curitiba	pt_BR
dc.publisher.local	Curitiba	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Vendramin, Ana Cristina Barreiras Kochem
dc.contributor.advisor-co1	Fonseca, Anelise Munaretto
dc.contributor.referee1	Vendramin, Ana Cristina Barreiras Kochem
dc.contributor.referee2	Silva, Thiago Henrique
dc.contributor.referee3	Fonseca, Anelise Munaretto
dc.contributor.referee4	Dorini, Leyza Baldo
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.program	Bacharelado em Sistemas de Informação	pt_BR
dc.publisher.initials	UTFPR	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO	pt_BR
Aparece nas coleções:	CT - Sistemas de Informação

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
CT_COSIS_2018_2_06.pdf		1,35 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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