Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/12832
Title: İşin olsun platformu ilanlarında içerik kontrolü
Other Titles: Content control in işin olsun platform job texts
Authors: Tuncer, Işılay
Keskin, Şeref
Apaydın, Mehmet
Keywords: Yapay zeka
Derin öğrenme
Doğal dil işleme
Dil modelleri
Issue Date: 2021
Publisher: Gazi Akademik Yayıncılık
Abstract: Bu makalede mavi yakalı iş arama ve bulma platformu olan İşin Olsun sitesindeki ilanların içerik yönetimi ve otomatik içerik kontrolü hakkında geliştirilen yaklaşımlar açıklanacaktır. Bu amaçla denetimli makine öğrenmesi modelleri ve Bert transformer mimarisi yöntemleri ile deneyler gerçekleştirilerek sonuçları gözlemlenmiştir. Çalışma sonunda, dizi sınıflandırma için Bert (Bert for sequence classification) kullanılarak ilan içeriklerinin otomatik olarak sınıflandırıldığı bir sistem geliştirilmiş ve bu sistem iş arama platformuna entegre edilmiştir. İşin Olsun ilan metinlerinin kontrolör görevindeki kişiler tarafından uygun veya uygun olmayan içerik şeklinde iki farklı sınıfta etiketlenmesinden başlayarak, veri kümesinin hazırlanma aşamalarından, sınıflandırma modelinin sisteme entegrasyonuna kadar olan çalışmalar bu makalede özetlenmektedir.
In this paper, the approaches developed for the content management and automatic content control of the postings on the İşin Olsun website, which is a blue-collar job search and finding platform, will be explained. For this purpose, experiments were carried out with supervised machine learning models and Bert transformer architecture methods and the results were observed. At the end of the study, a system was developed in which the contents of the job texts are automatically classified using Bert for sequence classification, which was determined as the most successful method, and this system was integrated into the job search platform. Starting from labeling the job texts in two different classes as appropriate or unsuitable content by the controllers, from the preparation stages of the dataset to the integration of the classification model into the system, the studies are summarized in this paper.
URI: https://doi.org/10.30855/gmbd.2021.03.07
https://hdl.handle.net/11147/12832
https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1118672
Appears in Collections:Electrical - Electronic Engineering / Elektrik - Elektronik Mühendisliği
TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
54178OPKT478.pdfArticle File1.98 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

46
checked on Feb 26, 2024

Download(s)

10
checked on Feb 26, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.