Đề xuất hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm

Bài viết Đề xuất hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm nghiên cứu và đề xuất giải pháp xây dựng và triển khai hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm sử dụng công nghệ web ngữ nghĩa.

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG THƠNG MINH HỖ TRỢ TÌM KIẾM VIỆC LÀM CONCEPTION OF AN INTELLIGENT SYSTEM FOR JOB SEARCH Nguyễn Văn Bình Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng Email: binhsht@gmail.com TĨM TẮT Nhu cầu sử dụng cơng cụ để tìm kiếm thơng tin mạng Internet lớn, có tìm kiếm việc làm Hiện có nhiều đơn vị hỗ trợ tư vấn việc làm trực tiếp, cung cấp thông tin tuyển dụng thơng qua trang web tìm kiếm việc làm Tuy nhiên chức tìm kiếm việc làm theo từ khóa nên kết tìm chưa cung cấp đầy đủ thông tin liên quan Web ngữ nghĩa mở rộng web cách cho phép người dùng tìm kiếm, chia sẻ, kết hợp thông tin dễ dàng Sử dụng công nghệ web ngữ nghĩa xây dựng hệ thống tìm kiếm thông minh dựa ngữ nghĩa nội dung thơng tin mà máy tính hiểu suy luận Bài báo nghiên cứu đề xuất giải pháp xây dựng triển khai hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm sử dụng cơng nghệ web ngữ nghĩa Từ khóa: web ngữ nghĩa; tìm kiếm việc làm; ontology; ba; tìm kiếm ABSTRACT Demands for tools to search for information on the Internet are very great, including job search There are many organizations supporting directly employment counseling, or providing recruitment information through the job search site However, the search functions with keyword-based on these websites usually provide insufficient information The semantic web drives the evolution of the current Web by enabling users to find, share, and combine information more easily Using the semantic web technologies can construct the intelligent search system based on the semantic content of information that computers can understand and inferences This paper deals with a research and proposals for solutions to building intelligent systems to support job search using this technology Key words: semantic web; job search; ontology; triple; search Đặt vấn đề Ngày nay, World Wide Web (WWW) trở thành kho tàng thông tin khổng lồ, chứa đựng, xử lý cung cấp gần thông tin thông dụng cho người dùng Internet khắp giới Sự tiện dụng dịch vụ tìm kiếm cung cấp thơng tin tạo thói quen người việc khai thác thơng tin Thay tìm kiếm thơng tin sách, báo, tài liệu in ấn, người chuyển sang tìm kiếm thơng tin từ WWW có kết sau vài thao tác đơn giản Cung cấp thông tin tuyển dụng, việc làm làm ứng dụng phổ biến mạng Internet Hiện có nhiều website thường xuyên đăng tải tin tức tuyển dụng careerlink.vn, vietnamworks.com, timviecnhanh.com… Các website cung cấp tin tuyển dụng dạng viết, có mơ tả cụ thể tiêu đề, tên cơng ty tuyển dụng, vị trí tuyển dụng, u cầu công việc, thu nhập thông tin liên quan khác Người dùng xem nội dung tuyển dụng theo danh mục thiết kế sẵn, sử dụng cơng cụ tìm kiếm trang web Các cơng cụ tìm kiếm hỗ trợ tìm kiếm theo từ khóa kèm theo số lựa chọn cứng điều kiện, ví dụ có thêm danh sách sổ xuống để lựa chọn loại cơng việc “Tồn thời gian” hay “Bán thời gian” Như vậy, người có khả lập trình C++ tìm kiếm cơng việc có yêu cầu phù hợp với thân cách nhập từ khóa “C++” kết khơng hiển thị cơng việc có u cầu kỹ lập trình hướng đối tượng Việc tìm kiếm từ khóa xem hình thức tìm kiếm thụ động, hệ thống tìm kiếm so khớp từ đưa mà khơng hiểu ý nghĩa từ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển mối liên hệ khái niệm, từ bỏ sót nhiều kết liên quan khác Vì mà kết thu danh sách thông tin có chứa từ khóa, người dùng phải tự tiếp tục đọc tìm kiếm thủ cơng từ danh sách để có kết mong muốn Ngồi ra, chế tìm kiếm theo từ khóa khơng giải câu truy vấn phức tạp mang tính trừu tượng cao Để giải vấn đề này, báo đề xuất xây dựng hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm Hệ thống xây dựng dựa lý thuyết công cụ web ngữ nghĩa, xây dựng liệu thông tin việc làm có bổ sung thêm ngữ nghĩa cho tài ngun khái niệm để máy tính hiểu tự động xử lý, tìm kiếm việc làm cách thông minh Bài báo tập trung đề xuất giải pháp xây dựng ontology cho ứng dụng lưu trữ tìm kiếm việc làm với mơ hình hoạt động hệ thống tìm kiếm việc làm thông minh Nghiên cứu tổng quan Sự phổ biến bùng nổ thông tin WWW đặt thách thức làm để khai thác thông tin Web cách hiệu quả, mà cụ thể để máy tính trợ giúp xử lý tự động chúng Muốn vậy, trước hết máy tính phải hiểu thơng tin tài liệu Web, hệ Web thông tin biểu diễn dạng người đọc hiểu Thực tế nay, phần lớn công ty, doanh nghiệp đăng thơng tin tuyển dụng đơn vị lên trang web giới thiệu việc làm Con người thay đổi cách thức cung cấp tìm kiếm việc làm cách tận dụng tính ưu việt mạng Internet Điều giúp cho doanh nghiệp tuyển dụng tiết kiệm thời gian, tiết kiệm chi phí dễ dàng chọn lọc ứng viên tiềm năng, người tìm việc nhanh chóng tìm thơng tin phù hợp, xác Trên sở thơng tin mà người tìm việc cung cấp từ trang web, doanh nghiệp xây dựng hệ thống tuyển dụng trực tuyến cách hiệu Ý tưởng xây dựng hệ thống tìm kiếm việc làm thơng minh tuyển dụng trực tuyến xây dựng web ngữ nghĩa Web ngữ nghĩa (semantic web) mở rộng web mà thơng tin định nghĩa rõ ràng cho người máy tính làm việc với cách hiệu Mục tiêu Web có ngữ nghĩa để phát triển chuẩn chung cơng nghệ cho phép máy tính hiểu nhiều thơng tin Web, cho chúng hỗ trợ tốt việc khám phá thông tin, tích hợp liệu tự động hóa cơng việc [1] Với web ngữ nghĩa, việc tìm kiếm dễ dàng thứ đặt ngữ cảnh Ý tưởng yếu tồn ngữ cảnh mà người sử dụng biết đến Mục tiêu web ngữ nghĩa phát triển tiêu chuẩn kỹ thuật để giúp máy tính hiểu nhiều thơng tin Web, để máy tính tìm thơng tin dồi hơn, tích hợp, duyệt liệu, tự động hóa thao tác Với web ngữ nghĩa, khơng nhận thơng tin xác tìm kiếm thơng tin từ máy tính, mà máy tính cịn tích hợp thơng tin từ nhiều nguồn khác nhau, biết so sánh thông tin với Cơ chế cho phép chia sẻ trao đổi ngữ nghĩa thông tin biết đến sử dụng lâu ontology Ontology mô tả cách tường minh khái niệm miền ứng dụng với quan hệ khái niệm Ontology cung cấp từ vựng chung cho việc trao đổi thông tin ứng dụng dịch vụ Web Bản thân phần ngữ nghĩa Web có ngữ nghĩa bao gồm ontology giá trị cụ thể khái niệm định nghĩa ontology Để biểu diễn ontology liệu cần có ngơn ngữ thích hợp Trong q trình hình thành Web có ngữ nghĩa, nhiều ngôn ngữ đề xuất phát triển, biết đến nhiều RDF RDFS [7], DAML+OIL [8] RDF (Resource Description Framework) chế cho phép mô tả liệu liệu (metadata) RDF coi đối tượng Web (trang Web, đoạn văn, người, đối tượng khác) tài nguyên Mỗi tài nguyên mô tả ba đối tượng - thuộc tính – giá trị Ví dụ, mệnh đề “Cơng ty A có địa B” mô tả ba: (Công ty A, địa chỉ, B) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển RDF Schema (RDFS) biến thể đơn giản sử dụng chế RDF RDFS cho phép mô tả thuộc tính đặc thù cho ứng dụng, đồng thời định nghĩa lớp đối tượng có thuộc tính Việc định nghĩa lớp đối tượng với thuộc tính quan hệ cần thiết cho việc xây dựng ontology Hiện nhiều ontology tiếng Việt xây dựng cho lĩnh vực khác OVL [5], ontology thông tin khoa học công nghệ [2] Trong lĩnh vực việc làm tuyển dụng có đề xuất ontology cho hệ thống tự động đánh giá hồ sơ tuyển dụng trực tuyến [4], nhiên chưa có đề xuất ontology hồn thiện phù hợp với tình hình Việt Nam Đề xuất xây dựng hệ thống 3.1 Thiết kế ontology Việc tiếp cận ngữ nghĩa tài nguyên Web thông qua ontology trở nên mềm dẻo người sử dụng lựa chọn từ vựng ràng buộc ontology Ví dụ, ứng dụng miền khác sử dụng ontology khác Đặc biệt, ontology sử dụng để đặc tả ý nghĩa tài nguyên Web (thơng qua thích) cách xác nhận tài nguyên trường hợp cụ thể số khái niệm quan trọng khẳng định tài ngun có quan hệ với tài ngun khác thơng qua số thuộc tính quan trọng định nghĩa ontology Từ vựng ontology biểu diễn khái niệm quan hệ đặt tên định nghĩa khái niệm biểu diễn giới thiệu tương đương Các giả định sở biểu diễn tiên đề khái niệm quan hệ khái quát Đôi ontology tương ứng với sở tri thức logic mơ tả Quy trình phát triển ontology quy trình gồm nhiều bước, nhiên chưa có phương pháp chuẩn hóa để phát triển ontology Quy trình phát triển gồm bước Stanford Center for Biomedical Informatics Research đưa Bước 1: Xác định lĩnh vực phạm vi ontology Bước 2: Xem xét việc sử dụng lại ontology có sẵn Trước bắt đầu xây dựng ontology, cần xét đến khả sử dụng lại ontology có Nếu sử dụng lại phần ontology có, chi phí bỏ cho trình xây dựng ontology giảm nhiều Bước 3: Liệt kê thuật ngữ quan trọng Cần thuật ngữ chuyên ngành để xây dựng thành lớp ontology tương ứng Việc liệt kê thuật ngữ cho thấy phần tổng quan khái niệm lĩnh vực đó, giúp cho bước thuận lợi Bước 4: Xác định lớp phân cấp lớp Tìm hiểu ngữ nghĩa thuật ngữ có để có mơ tả cho thuật ngữ đó, định vị cho lớp mới, loại bỏ khỏi ontology nằm phạm vi ontology hay hợp với lớp có có nhiều thuật ngữ có ngữ nghĩa Ngồi khơng phải thuật ngữ mang tính chất lớp Có số phương pháp tiếp cận việc xác định phân cấp lớp: Phương pháp từ xuống (top-down), Phương pháp từ lên (bottom-up), Phương pháp kết hợp Bước 5: Xác định thuộc tính Bước 6: Xác định ràng buộc thuộc tính Cần phải xác định ràng buộc cho thuộc tính chặt chẽ tốt, để tránh trường hợp nhập liệu sai, dẫn đến đổ vỡ ứng dụng sử dụng Ontology Bước 7: Tạo thực thể Việc tạo thực thể cho lớp q trình điền thơng tin vào thuộc tính lớp Việc xây dựng ontology cần phải tính đến khả mở rộng lĩnh vực quan tâm tương lai, khả kế thừa hệ thống ontology có sẵn, tính linh động để ontology có khả mơ tả tốt quan hệ phức tạp giới thực Quy trình xây dựng ontology áp dụng để tạo ontology cho hệ thống tìm kiếm việc làm Thơng tin việc làm liên quan đến nhiều lĩnh vực khác đào tạo, ngành nghề, địa điểm, khả năng… TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển Trong sở liệu quan hệ truyền thống, liệu lưu dạng bảng Trong bảng, hàng ghi khơng có giới hạn số lượng trường Bảng mô tả thông tin công ty tuyển dụng có dạng sau: Bảng Thơng tin cơng ty tuyển dụng Địa Điện thoại 74 Bạch Đằng 3849361 C2 FPT software KCN An Đồn 3958777 ID Tên C.Ty C1 Gameloft Để xây dựng ontology, liệu cần chia nhỏ để lưu trữ dạng ba: Bảng Mô tả Đối tượng Thuộc tính Giá trị C1 Tên gọi Gameloft C1 Địa 74 Bạch Đằng C1 Điện thoại 3849361 Tập hợp ba tạo thành đồ thị RDF với nút “Đối tượng” “Giá trị”, cung “Thuộc tính” Các thuộc tính có giá trị cụ thể thuộc kiểu chuỗi có số điện thoại 3849361 C1 có địa 74 Bạch Đằng Hình Đồ thị ba thơng tin công ty Trong trường hợp cần thể chi tiết thơng tin, mở rộng ontology cách xác định thêm lớp liên quan khác sử dụng ontology có sẵn Ví dụ cần thể chi tiết địa công ty, thuộc tỉnh, thành phố nào, khu vực nào, biểu diễn đồ thị Hình Địa D1 đối tượng có thuộc tính tỉnh, khu vực, số nhà có số điện thoại 3849361 C1 có địa tỉnh/TP Đà Nẵng D1 số nhà 74 Bạch Đằng khu vực Thành thị Hình Mở rộng thơng tin địa Từ yêu cầu toán lưu trữ thơng tin tìm kiếm việc làm, chúng tơi xác định lớp ontology tìm kiếm việc làm là: Cơng ty, Địa điểm, Vị trí tuyển dụng, u cầu cơng việc, Ngành đào tạo, Trình độ, Ngoại ngữ, Kỹ Từ việc xác định khái niệm ba, có tương ứng thuộc tính như: tên gọi, địa chỉ, điện thoại, yêu cầu cơng việc, có ngành đào tạo, có trình độ, có kỹ năng, có ngoại ngữ… Sơ đồ tóm lược biểu diễn ontology hệ thống tìm kiếm việc làm thể Hình Ở chúng tơi sử dụng công cụ Protégé thành phần bổ sung OntoGraf để thiết kế hiển thị ontology cho hệ thống tìm kiếm việc làm Protégé phần mềm mã nguồn mở Java cho phép người dùng tạo ontology để phát triển web ngữ nghĩa theo chuẩn ngôn ngữ W3C OWL 3.2 Xây dựng liệu thơng tin tuyển dụng Sau hồn thành việc xây dựng ontology, vấn đề quan trọng xây dựng cập nhật thường xuyên liệu thông tin tuyển dụng vào hệ thống Giả sử thông tin tuyển dụng lấy từ website tuyển dụng có Có hai phương pháp thực hiện: - Cập nhật thủ công: Xây dựng ứng dụng cho phép người quản trị nhập thông tin việc làm hàng ngày Phương pháp thực đơn giản, ứng dụng xây dựng dễ dàng, nhiên việc cập nhật liệu thủ công nhiều thời gian, công sức, đồng thời liệu khơng đầy đủ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển Hình Phân cấp lớp Ontology - Rút trích thơng tin cập nhật tự động: sử dụng phương pháp rút trích thơng tin để xây dựng mơ đun tự động liên tục rút trích liệu trang trang web, sau thích ngữ nghĩa tự động cho thực thể Dữ liệu thu thập cập nhật hoàn toàn tự động, nhanh chóng, nhiên lập trình phức tạp Đã có mô đun tương tự xây dựng mô đun giải trang web tự động sử dụng kỹ thuật tách thơng tin văn [3] Mơ hình hoạt động hệ thống tìm kiếm việc làm thể Hình Sau tạo ontology phần ngữ nghĩa giải phải lưu vào kho chứa Những kho thực chất sở liệu cho phép lưu mô tả ngôn ngữ RDFS hay DAML+OIL cho phép truy vấn để trích xuất liệu Một kho chứa điển hình Sesame Tại máy tìm kiếm, để truy vấn tìm kiếm thực thể sở liệu ontology, cần sử dụng ngôn ngữ truy vấn liệu SPARQL SeRQL, đồng thời sử dụng Hình Mơ hình hoạt động hệ thống TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 12(73).2013, Quyển framework mã nguồn mở để lập trình Jena, Sesame (Java), RAP RDF API (PHP), LinqToRDF, OwlDotNetApi (.NET) [6] Kết luận Sử dụng cơng nghệ web ngữ nghĩa, máy tính hiểu thông tin, khái niệm mối liên hệ chúng, nhờ tạo ứng dụng tìm kiếm thơng minh xác Bài báo phân tích đặc điểm hệ thống tìm kiếm việc làm, đề xuất xây dựng ontology giải pháp xây dựng hệ thống Trong tập trung trình bày cách thức bước xây dựng ontology tìm kiếm việc làm, phần cốt lõi ứng dụng web ngữ nghĩa Tuy nhiên nội dung đề cập dừng lại mức độ nghiên cứu tổng quan vấn đề Trong tương lai, tiếp tục phát triển xây dựng hệ thống hoàn chỉnh dựa nghiên cứu với mong muốn mang lại công cụ tư vấn việc làm thông minh, hiệu cho người sử dụng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cao Hoàng Trụ, “Nghiên cứu phát triển kỹ thuật xây dựng khai thác thông tin Web có ngữ nghĩa”, Đề tài khoa học cơng nghệ cấp nhà nước KC01.21 [2] Trần Đình Khang, Vũ Tuyết Trinh, Đỗ Đức Thành, Đỗ Thị Ngọc Quỳnh, Một phương pháp tìm kiếm dựa Ontology phục vụ quản lý thông tin khoa học công nghệ, Bộ môn Hệ thống Thông tin, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, http://www.lrc.ctu.edu.vn/pdoc/16/139%20%20cntt.pdf [3] Từ Minh Phương, Trịnh Hữu Kiên, Công cụ hỗ trợ tạo ngữ nghĩa trang Web sử dụng kỹ thuật tách thông tin từ văn bản, https://code.google.com/p/semanticwebgroup/downloads/detail?name= CongCuHoTroTachThongTinTuVanBan.pdf [4] Christian Bizer, Ralf Heese, Malgorzata Mochol, Radoslaw Oldakowski, Robert Tolksdorf, Rainer Eckstein, The Impact of Semantic Web Technologies on Job Recruitment Processes, Freie Universität Berlin, http://page.mi.fu-berlin.de/mochol/papers/wi2005.pdf [5] Dang Tuan Nguyen, Tri Phi-Minh Nguyen, Building and Evaluation of a Universal Ontology for Vietnamese Language, The 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering 2010 (ICACTE 2010), August 20-22, 2010, Chengdu, China [6] John Hebeler, Matthew Fisher, Ryan Blace, Andrew Perez-Lopez, “Semantic web programming”, Wiley, 2009 [7] Thomas B Passin, “Explorer’s guide to the semantic web”, Manning, 2004 [8] Toby Segaran, Colin Evans, Jamie Taylor, “Programming the Semantic web”, O’reilly, 2009 (BBT nhận bài: 02/10/2013, phản biện xong: 27/12/2013) ... Ngồi ra, chế tìm kiếm theo từ khóa khơng giải câu truy vấn phức tạp mang tính trừu tượng cao Để giải vấn đề này, báo đề xuất xây dựng hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm Hệ thống xây dựng... dụng lưu trữ tìm kiếm việc làm với mơ hình hoạt động hệ thống tìm kiếm việc làm thông minh Nghiên cứu tổng quan Sự phổ biến bùng nổ thông tin WWW đặt thách thức làm để khai thác thông tin Web... dụng cơng nghệ web ngữ nghĩa, máy tính hiểu thông tin, khái niệm mối liên hệ chúng, nhờ tạo ứng dụng tìm kiếm thơng minh xác Bài báo phân tích đặc điểm hệ thống tìm kiếm việc làm, đề xuất xây dựng