(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng kỹ thuật logic mờ và trí tuệ nhân tạo trong đánh giá mức độ phù hợp của hồ sơ xin việc với yêu cầu công việc trên website tuyển dụng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LOGIC MỜ VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ PHÙ HỢP CỦA HỒ SƠ XIN VIỆC VỚI YÊU CẦU CÔNG VIỆC TRÊN WEBSITE TUYỂN DỤNG MÃ SỐ: SV2022-39 CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: NGUYỄN THANH HIỀN SKC008083 Tp Hồ Chí Minh, tháng 11/2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN Đề Tài : Ứng dụng kỹ thuật logic mờ trí tuệ nhân tạo đánh giá mức độ phù hợp hồ sơ xin việc với yêu cầu cơng việc website tuyển dụng [SV2022-39] Thuộc nhóm ngành khoa học: Kỹ thuật SV thực hiện: Nguyễn Thanh Hiền Dân tộc: Kinh Lớp, khoa: 19110CLST2, ĐT Chất Lượng Cao Ngành học: Công Nghệ Thông Tin Nam, Nữ: Năm thứ: Người hướng dẫn: TS Lê Vĩnh Thịnh TP Hồ Chí Minh, Tháng 11 Năm 2022 Nam 4/Số năm đào tạo:4 MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI PHẦN : MỞ ĐẦU Tổng Quan Tình Hình Nghiên Cứu Lý Do Chọn Đề Tài Mục Tiêu Đề Tài Phương Pháp Nghiên Cứu Đối Tượng Và Phạm Vi Nghiên Cứu PHẦN : CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương : TẬP MỜ VÀ LOGIC MỜ Tập Mờ (Fuzzy Set) 1.1 Khái niệm 1.2 Các phép toán phổ biến tập mờ [2] 10 1.3 Độ cao, miền xác định miền tin cậy tập mờ [2] 11 1.4 Biến ngôn ngữ (Linguistic Hedges) 11 1.5 Quan hệ mờ 12 Logic mờ (Fuzzy logic) 12 2.1 Số mờ 13 2.2 Lượng từ mờ 13 2.3 Mệnh đề mờ 14 Phép toán mệnh đề mờ 14 2.4 Phép toán kéo theo mờ 14 2.5 Luật hợp thành mờ (Rule Base) 15 2.6 Mờ hóa (Fuzzifier) 16 2.7 Giải mờ (Defuzzifier) 16 Logic mờ AI 16 Ứng dụng logic mờ 16 Một số thư viện logic mờ giúp phát triển phần mềm 17 Chương : TÌM HIỂU CÁC THƯ VIỆN NHẬN DẠNG VĂN BẢN 19 NLTK 19 1.1 Khái niệm 19 1.2 Một vài cách xử lý liệu văn với NLTK 19 SPACY 20 2.1 Khái niệm 20 2.2 Một vài cách xử lý liệu văn với spaCy 21 GENSIM 22 3.1 Khái niệm 22 3.2 Biến đổi văn với Gensim 22 CORENLP 22 4.1 Khái niệm 22 4.2 Một vài cách xử lý liệu văn với CoreNLP 23 Chương : TÌM HIỂU VỀ CÁC TẬP DỮ LIỆU VỀ VĂN PHONG NGƯỜI DÙNG 25 Văn Phong Người Dùng Khi Viết CV Xin Việc 25 1.1 CV gì? 25 1.2 Cách viết CV hoàn chỉnh người dùng 25 Tập Dữ Liệu (Dataset) 26 2.1 Tập liệu gì? 26 2.2 Quyền sở hữu liệu 26 2.3 Cách thu thập dataset 27 Các Tập Dữ Liệu Mẫu 27 3.1 Tập Dữ Liệu Số 27 3.2 Tập Dữ Liệu Số 28 3.3 Tập Dữ Liệu Số 28 Tập Dữ Liệu Mẫu Cho Ứng Dụng 29 Chương : MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO 30 Học sâu 30 Mạng nơ ron (neural network) 30 2.1 Mạng nơ ron gì? 30 2.2 Cách hoạt động 31 2.3 Các loại mạng nơ ron 31 Chương : CHƯƠNG TRÌNH MINH HỌA 33 Phân Tích Thiết Kế 33 1.1 ERD Diagram 33 1.2 Use Case Diagram 34 1.3 Use Case Description & Sequence Diagram 34 Cài Đặt Và Triển Khai 66 2.1 Cài Đặt Môi Trường 66 2.2 Các Bước Triển Khai Chương Trình 66 Huấn luyện liệu dự đoán tỷ lệ phù hợp với công việc 67 Tính tỷ lệ phù hợp 69 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ 78 PHẦN : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 Kết Luận 79 1.1 Ưu điểm: 79 1.2 Nhược điểm: 79 1.3 Hướng phát triển: 79 Kiến Nghị Lĩnh Vực Nên Ứng Dụng 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 PHỤ LỤC 82 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Danh mục từ viết tắt Bảng 1: Đặc tả use case đăng nhập 35 Bảng 2: Đặc tả use case đăng xuất 37 Bảng 3: Đặc tả use case đăng ký 39 Bảng 4: Đặc tả use case sữa thông tin 41 Bảng 5:Đặc tả use case đổi mật 42 Bảng 6: Đặc tả use case đăng tin tuyển dụng 44 Bảng 7: Đặc tả use case cập nhật tin tuyển dụng 46 Bảng 8: Đặc tả use case xóa tin tuyển dụng 48 Bảng 9: Đặc tả use case tìm kiếm tuyển dụng 50 Bảng 10: Đặc tả use case thêm hồ sơ 52 Bảng 11: Đặc tả use case xóa hồ sơ 54 Bảng 12: Đặc tả use case dự đốn cơng việc 55 Bảng 13: Đặc tả use case nộp hồ sơ ứng viên 57 Bảng 14: Đặc tả use case quản lý viết 59 Bảng 15: Đặc tả use case thêm ngành nghề 62 Bảng 16: Đặc tả use case cập nhật ngành nghề 64 Bảng 17: Đặc tả use case xem hồ sơ ứng viên 65 Bảng 1: Cài đặt môi trường 66 Bảng 2: Kết nghiên cứu đánh giá 78 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Nguyên nghĩa Tiếng Anh Nguyên nghĩa Tiếng Việt CV Curriculum Vitae Hồ sơ ứng tuyển/xin việc AI Artificial intelligence Trí tuệ nhân tạo ML Machine learning Học máy NLP Neuro Linguistic Programming Lập trình ngơn ngữ tư NLTK Natural Language Toolkit Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên IDE Integrated Development Environment Mơi trường tích hợp dùng để viết code phát triển ứng dụng ANN Artificial Neural Network Mạng thần kinh nhân tạo SNN Spiking neural network Mạng nơ-ron xoắn ốc Bảng 1: Danh mục từ viết tắt BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Thông tin chung: - Tên đề tài: Ứng dụng kỹ thuật logic mờ trí tuệ nhân tạo đánh giá mức độ phù hợp hồ sơ xin việc với yêu cầu công việc website tuyển dụng - Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Thanh Hiền Mã số SV: 19110200 - Lớp: 19110CLST2 Khoa: ĐT Chất Lượng Cao - Thành viên đề tài: - Stt Họ tên MSSV Lớp Khoa Trần Văn Quang 19110271 19110CLST1 ĐT Chất Lượng Cao Người hướng dẫn: TS.Lê Vĩnh Thịnh Mục tiêu đề tài: Áp dụng lý thuyết logic mờ, thư viện nhận dạng văn trí tuệ nhân tạo để xây dựng ứng dụng website đánh giá mức độ phù hợp hồ sơ xin việc với cơng việc Tính sáng tạo: Ngày nay, việc sử dụng website để hỗ trợ sống không cịn xa lạ với người Đặc biệt, website có thơng minh có tích hợp trí tuệ nhân tạo ngày ưa chuộng Bên cạnh kỹ thuật logic mờ áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác sống Vậy việc tạo website việc làm tích hợp logic mờ trí tuệ nhân tạo giúp ích nhiều việc xác định, tìm kiếm cơng việc, tạo cơng ăn việc làm cho nhiều người Và Việt Nam chưa có đề tài nghiên cứu thực vấn đề Từ phân tích trên, kết hợp với khảo sát website tuyển dụng khác, nhóm tiến hành nghiên cứu tạo website ứng dụng kỹ thuật logic mờ trí tuệ nhân tạo thông qua hồ sơ xin việc đánh giá phù hợp với công việc Kết nghiên cứu: Hoàn thành website ứng dụng kỹ thuật logic mờ trí tuệ nhân tạo có chức đánh giá mức độ phù hợp cv với cơng việc Hỗ trợ phía người xin việc nhà tuyển dụng Trang web có đầy đủ chức cần có website tuyển dụng Kết trình huấn luyện học máy, tỷ lệ dự đốn xác cơng việc phù hợp với người xin việc đạt khoảng 71% Sau huấn luyện tạo model, tích hợp chức trí tuệ nhân tạo vào website Từ dựa vào hồ sơ xin việc (đầu vào) đưa công việc phù hợp (đầu ra) Số phần trăm mức độ phù hợp với cơng việc Sử dụng thư viện fuzzywuzzy để hỗ trợ xây dựng chức đánh giá hồ sơ xin việc dựa kỹ thuật logic mờ Tích hợp vào website tuyển dụng phía nhà tuyển dụng để lọc hồ sơ xin việc Đưa tỷ lệ đánh giá, xếp hạng hồ sơ