Domain Adaptation for Resume Classification Using Convolutional Neural Networks

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussavertaisarvioitu

Tutkijat

Organisaatiot

Kuvaus

We propose a novel method for classifying resume data of job applicants into 27 different job categories using convolutional neural networks. Since resume data is costly and hard to obtain due to its sensitive nature, we use domain adaptation. In particular, we train a classifier on a large number of freely available job description snippets and then use it to classify resume data. We empirically verify a reasonable classification performance of our approach despite having only a small amount of labeled resume data available.

Yksityiskohdat

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoAnalysis of Images, Social Networks and Texts: 6th International Conference, AIST 2017, Moscow, Russia, July 27--29, 2017, Revised Selected Papers
ToimittajatWil M.P. van der Aalst, Dmitry I. Ignatov, Michael Khachay, Sergei O. Kuznetsov, Victor Lempitsky, Irina A. Lomazova, Natalia Loukachevitch, Amedeo Napoli, Alexander Panchenko, Panos M. Pardalos, Andrey V. Savchenko, Stanley Wasserman
TilaJulkaistu - 2018
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaInternational Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts - Moscow , Venäjä
Kesto: 27 heinäkuuta 201729 heinäkuuta 2017

Julkaisusarja

NimiLecture Notes in Computer Science
KustantajaSpringer
Vuosikerta10716
ISSN (painettu)0302-9743
ISSN (elektroninen)1611-3349

Conference

ConferenceInternational Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts
LyhennettäAIST
MaaVenäjä
KaupunkiMoscow
Ajanjakso27/07/201729/07/2017

ID: 16832675