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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9248| Título: | Análise semântica para indicação de currículos similares |
| Título(s) alternativo(s): | Semantic analysis for indication of similar resumes |
| Autor(es): | Lima, Lucas Folmann |
| Orientador(es): | Vendramin, Ana Cristina Barreiras Kochem |
| Palavras-chave: | Semântica - Análise Currículos - Comparação Mineração de dados (Computação) Textos Semantics - Analysis Education - Curricula - Comparison Data mining Texts |
| Data do documento: | 26-Nov-2018 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | 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. |
| 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. |
| 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. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9248 |
| Aparece nas coleções: | CT - Sistemas de Informação |
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