HelloWork



DATAQUITAINE 2022 - SESSION 1.1 - Amphi 1 - 10/02/2022 10:00 > 10:30

Apport de la classification multilabels pour caractériser des offres d'emploi

HelloWork

Résumé

La classification de texte, c'est à dire le fait d'attribuer une étiquette à un document, est un des moyens existants en traitement automatique des langues (ou NLP) pour structurer la connaissance à partir de textes bruts. Mais comment associer la bonne étiquette lorsqu'on doit choisir parmi plusieurs milliers, dont certaines sont très proches voire se recoupent ? En s'aidant d'un cas pratique dans le domaine de l’emploi, nous allons étudier comment la classification multilabels peut être mise en œuvre pour mieux catégoriser des documents.


Télécharger le résume PDF

Revoir la vidéo :



A propos - HelloWork

HelloWork HelloWork accompagne les actifs tout au long de leur vie professionnelle, les entreprises etcabinets de recrutement sur leurs enjeux RH et recrutement, ...

https://www.hellowork.com



A propos des orateurs



Justine Bel-Letoile
Head of Data science

Ingénieur généraliste de formation avec 7 ans d'expérience en data science, d'abord pour de la publicité sur internet puis pour des solutions emploi et recrutement basées sur l'IA. J'ai eu l'occasion de travailler sur des sujets comme de la segmentation utilisateurs ou des modèles de scoring (cliqueurs, churners). Depuis 2017 au sein d'HelloWork j'ai notamment pu approfondir des thématiques NLP (parsing de CV, recherche d'entités nommées, classification de texte, information retrieval, etc.).

HelloWork"

Cérès Carton
Data scientist

Data scientist chez HelloWork depuis 3 ans, après un parcours d'ingénieure en statistique et docteure en informatique, je travaille actuellement sur des problématiques de recommandations, segmentation utilisateurs ainsi que divers sujets NLP (notamment classification de texte et information retrieval)

HelloWork

S'inscrire !
Organisation

Avec le soutien de

                   
Partenaires

                   

           
{\rtf1}