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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '637897' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 637897 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 637897

Título del libro: Optimal Energy Growth In Variable-Density Mixing Layers At High Atwood Number
Título del capítulo: SegCV: traitement efficace de CV avec analyse et correction d?erreurs

Autores UNAM:
JUAN MANUEL TORRES MORENO;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2013

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Palabras clave:

Algoritms; Amount of information; Automatic parsing; Correction of errors; CV parsing; Exponential growth; Free style; Online markets; Plain text; Rule modeling; Surface analysis

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Resumen:

Over the last years, the online market of jobs and candidatures offers has reached an exponential growth. This has implied great amounts of information (mainly in a text free style) which cannot be processed manually. The résumés are in several formats: .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., that can provoque errors or noise during the conversion to plain text. We propose SegCV, a system that has as goal the automatic parsing of candidates? résumés. In this article we present the algoritms, which are based over a surface analysis, to segment the résumés in an accurate way. We evaluated the automatic segmentation using a reference corpus that we have created. The preliminary experiments, done over a large collection of résumés in French with noise correction, show good results in precision, recall and F-score. © 2013 Proceedings of TALN. All rights reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9780000000002
Editorial:
TSFP-9

Tipo de producto:
Conference Paper