简历文本分类数据集ResumeTextClassificationDataset-zihanabedin
数据来源：互联网公开数据
标签：简历, 文本分类, 职业, 自然语言处理, 机器学习, 简历分析, 行业分类, 数据标注
数据概述：
该数据集包含从互联网收集的简历文本数据，记录了不同职业领域的简历信息，用于简历文本的分类与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多个职业类别，具有一定的通用性。
数据维度：包括“ID”（简历唯一标识），“Resume_str”（简历纯文本内容），“Resume_html”（简历HTML格式内容，可能缺失），“Category”（简历所属的职业类别）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Resume.csv，便于文本处理和分类建模。数据集中包含多种职业类别，例如ACCOUNTANT, ADVOCATE, AGRICULTURE等。
来源信息：数据来源于互联网，已进行初步的结构化处理，提取了简历的关键信息。
该数据集适合用于文本分类、自然语言处理和简历分析等相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于职业领域相关的学术研究，例如简历文本的特征提取、职业类别预测、技能关键词分析等。
行业应用：可以为招聘行业提供数据支持，特别是在简历筛选、人才匹配、职位推荐等方面。
决策支持：支持人力资源管理部门进行招聘流程优化、员工职业发展规划等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和简历分析技术。
此数据集特别适合用于探索简历文本与职业类别之间的关系，帮助用户实现简历的自动化分类、优化招聘流程、提升人才匹配效率等目标。
