Supervised Learning Algorithmus für Stellenanzeigenklassifikation und Jobdeskriptoren Gewinnung

Diplomarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,3, Ludwig-Maximilians-Universität München (Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung), Veranstaltung: Computerlinguistik, Information Extraktion, Informatik, Sprache: Deutsch, Abstract: Neben den vielen Jobportalen, die als Datenbanken funktionieren, wo Informationen wie Branche, Jobart oder Qualifikationen manuell eingegeben werden, gibt es auch Jobsuchdienste, die das Web durchsuchen, relevante Informationen extrahieren und sie automatisch klassifizieren. Die Klassifizierung erhöht die Wahrscheinlichkeit dem Benutzer präzise und seinen Ansprüchen adäquate Informationen zu liefern. Die extrahierten Informationen zu klassifizieren ist oft ein kompliziertes Unterfangen. Die Jobanzeigen sind meistens nicht kategorisiert oder so kategorisiert, dass die Kategorie nicht ermittelt und die Anzeige nicht zugeordnet werden kann. Nicht zuletzt liegt das Problem an den Suchdiensten selbst. Viele von ihnen gehören zu den Suchdiensten der ersten Generation, die auf der Volltextsuche ohne semantisch-syntaktisch-orthografische Analyse basieren und keine Gegebenheiten der Jobwelt berücksichtigen. Die vorliegende Arbeit greift das Problem der Information Extraktion basierten Textklassifikation auf und strebt die Erstellung des semiautomatischen Algorithmus für die Stellenanzeigenklassifikation nach vorgegebenen Jobsektoren an. Im theoretischen Teil der Arbeit werden Jobsektoren analysiert, Verfahren der Textklassifikation, Kontexterstellung und Lexikonbootstrapping mithilfe von lokalen Grammatiken besprochen sowie ein konkreter Lösungsansatz dargestellt, der auf der semantisch-syntaktischen Analyse von Stellenanzeigen mithilfe von Korpusbearbeitungstool UNITEX basiert. Im praktischen Teil der Arbeit wird ein Verfahren zur semiautomatischen Textklassifikation dargestellt. Es werden Informationen über Textkorpora gegeben, einzelne Preprozessing-Schritte erläutert, lokale Grammatiken von Stellenanzeigen präsentiert, Seedlisten von Fachtermini beschrieben sowie der Lernprozess erklärt.