TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | COMPARAÇÃO DE DIFERENTES MÉTODOS DE SEGMENTAÇÃO DE TÓPICOS PARA ANÚNCIOS DE VAGA DE TRABALHO, COM MACHINE LEARNING | ||||||||||||
| Autor(es): |
RENAN ARAUJO DE BARROS MOREIRA |
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| Colaborador(es): |
EDUARDO SANY LABER - Orientador |
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| Catalogação: | 08/SET/2021 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54557@1 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54557 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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O objetivo deste projeto é implementar e comparar dois métodos de segmentação de tópicos, o Hidden Markov Model e o Conditional Random Field, usando técnicas de Machine Learning. Esses programas têm como objetivo fazer a separação e classificação do texto de anúncios de vagas de trabalho.
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