Agente conversacional para búsqueda y recomendación de ofertas laborales
Fecha:
18/09/2019Palabra clave:
procesamiento del lenguaje natural; sistemas de recomendación; aprendizaje automático; extracción de características; agente conversacional; natural language processing; recommendation systems; machine learning; feature extraction; conversational agent; Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
El objetivo del presente trabajo es el desarrollo de la arquitectura y metodología utilizada
por un agente conversacional para interaccionar con un usuario y extraer la información
necesaria que le permita actuar como orientador laboral. Se aplicarán técnicas de
procesamiento del lenguaje natural orientadas a la extracción de información que será utilizada
para la generación de características que puedan ser procesadas por algoritmos de
aprendizaje automático. Es especialmente relevante que dichas características sean
suficientemente discriminatorias entre los distintos perfiles laborales. El motor de inferencia se
implementará como un clasificador que asignará el grupo o perfil laboral al que el usuario
potencialmente pertenece y en función de información adicional sobre preferencias y
formación del interlocutor, encontrará y mostrará un conjunto de ofertas laborales a las que el
usuario esté capacitado para aplicar y que le puedan resultar de interés.
Descripción:
The purpose of this project is developing the base architecture and methodology for a
conversational agent conceived for extracting the key information from an end user to whom
the system is due to give orientation for open job positions to apply. Natural language
processing is used for getting the features that are later feed to a machine learning algorithm. It
is crucial to find well-balanced features able to accurately split the different job profiles. The
inference motor is implemented as an automatic classifier. This classifier is first predicting the
user job profile and then is presenting the user with suitable job bulletins, which are filtered by
using information about skills and preferences of the user.
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