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Identificar competências em uma base textual não estruturada é uma tarefa árdua. Para tanto, precisamos de todo um embasamento teórico necessário para a utilização dos processos nos quais possam extrair conhecimento desta base, assim a Mineração de textos ou descoberta de conhecimento em textos (KDT) é necessária. Um fator importante no contexto é que a maioria das informações (mais de 80%) no mundo estão armazenadas neste formato textual, acredita-se que as técnicas de KDT possuam um grande valor comercial. Deste modo, neste livro, apresentamos um embasamento teórico necessário para a…mehr

Produktbeschreibung
Identificar competências em uma base textual não estruturada é uma tarefa árdua. Para tanto, precisamos de todo um embasamento teórico necessário para a utilização dos processos nos quais possam extrair conhecimento desta base, assim a Mineração de textos ou descoberta de conhecimento em textos (KDT) é necessária. Um fator importante no contexto é que a maioria das informações (mais de 80%) no mundo estão armazenadas neste formato textual, acredita-se que as técnicas de KDT possuam um grande valor comercial. Deste modo, neste livro, apresentamos um embasamento teórico necessário para a modelagem e proposta de desenvolvimento de uma aplicação para a busca e identificação de competências profissionais em currículos em processos de contratação, promoção ou formação de equipes. Para este fim, são utilizadas técnicas KDT, associadas ao uso de ontologias para representar cada um dos conceitos presentes nos currículos. A classificação prévia das competências por conceitos restringe o tamanho do contexto a ser pesquisado, proporcionando uma maior qualidade na seleção dos currículos, de acordo com as exigências da empresa na qual será efetuado o recrutamento.
Autorenporträt
* Luciano Cabral é Doutor em Engenharia Elétrica/Comunicações pelo DES-UFPE e Mestre em Ciência da Computação pelo CIn-UFPE e Professor Adjunto no IFPE. * Fred Freitas é Doutor em Engenharia Elétrica pela UFSC e Professor Adjunto no CIn-UFPE.