تصنيف السير الذاتية إلى فئات وظيفية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة

هذا المشروع يهدف إلى تصنيف السير الذاتية تلقائياً إلى فئات وظيفية مختلفة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات تعلم الآلة. قمت بتنظيف البيانات النصية من الروابط والرموز غير الضرورية، ثم استخدمت تقنية TF-IDF لتحويل النصوص إلى تمثيل عددي يمكن للنماذج فهمه. درّبت عدة نماذج مثل الانحدار اللوجستي، الغابات العشوائية، وKNN، مع تحسين الأداء باستخدام Optuna لضبط المعاملات. كما نفذت أسلوب Localized SVM لتحسين دقة التنبؤ في البيانات غير المتوازنة. المشروع يتضمن كود نظيف، نماذج مدربة، ورسوم بيانية توضح النتائج.