Bestrubyが好き。技術の話とスタートアップに興味があります。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。自然言語処理エントリーシートを自動で添削評価するサービスEScortterを作りました。エントリーシートの文章中の特徴を分析して通過する可能性の高いエントリーシートか否かの点数を出しています。これは、実際に企業に提出された数百のエントリーシートを元に解析を行なって、通りやすいエントリーシートの特徴をあなたのエントリーシートが備えているかどうかを判断しています。EScortterを繰り返し利用することによって、エントリーシートがより通りやすくなったかどうかを点数の推移によってチェックすることができます。EScortter?エントリーシートを書くにあたって、実際に企業に提出してみても通るどうかは分かりません。その不安を取り除くために、先輩に添削をお願いしたり、何度も書き直したりしている人が多いと思います。先輩にお願いすることだってコストが掛かりますし、なかなか通過するエントリーシートか否かという判断を客観的にこなすことは難しいことではないかな?と考えた訳です。(ここらへんは友人の体験談かつアイデア)そこで、低コストかつ客観的にエントリーシートを評価できれば素晴らしいのではないかと着想を得て友人とともにこのEScortterを開発することとなりました。How?どうやって自動でエントリーシートを添削しているかというと、機械学習という手法を使ってみています。その中でもナイーブベイズの手法を応用して解析を試みてみました。実際に企業に提出されて通過、不通過の判定を受けたエントリーシートのデータをもとに、通過したエントリーシートの特徴、通過しないエントリーシートの特徴を分析して分類器を構築。それをもとにあなたのエントリーシートが通過しやすいエントリーシートかどうかを判定しています。文章的特徴を捉えて分析を行なってみています。”エントリーシート”を対象に分類精度を測定した所、85%程度の精度が出ていますが、技術的にはまだまだ未熟なものであることはここで述べておきますorzTechnologyエントリーシートの解析サーバーとウェブアプリケーションサーバーを別々に開発しました。エントリーシートの解析は機械学習や統計処理に強いPythonを使用して実装しています。フレームワークはFlaskなんかを使用しています。フロントエンドのウェブアプリケーションサーバーはRailsを使用して開発しました。これは、自分がRails使いになりたかったから()ま、一番使い勝手が良かったのがRailsだったので技術力アップのためにも利用しました。フロントエンドはBackbone.jsを利用して開発しています。Backboneで開発を行なっており、HTML5的なアプリに仕上がっています。now?正直もう少し開発を進めてクオリティを向上させたかったのですが、モチベーションがなかなか続かなかったこと。自分自身これから忙しくなりそうですので、集中して時間を取れなそうなこと。就活シーズンですので、少しでも利用してもらって役に立つことが出来ればなと思って今どーんと出させて頂きました。サイトはこちらになります。使って頂けると飛び跳ねて喜びます。痛烈な批判は是非フィードバックのEmailにいただけると嬉しいです。@yoshiso44まで。就活生の苦労が少しでもなくなり、良いエントリーシートが掛けますように。為替の予測モデルが利益を出すにはどれくらいの精度が必要なの?MF-DFAで金融時系列のフラクタル解析をやってみた。swarmクラスタをrubyのDSLで管理するツールAlgoを作りました転職しました。読者になる24はてなブログをはじめよう!yss44さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。