求职简历文本分类数据集ResumeTextClassificationDataset-aaradhyasharmaa
数据来源：互联网公开数据
标签：简历分析, 文本分类, 自然语言处理, 职业分类, 机器学习, 数据标注, 简历解析, 职业发展
数据概述：
该数据集包含从互联网上收集的求职简历文本数据，记录了不同职业方向的简历内容，用于简历文本的分类和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态简历语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种职业类别，具有一定的通用性。
数据维度：包括“ID”（简历唯一标识符），“Resume_str”（简历的纯文本内容），“Resume_html”（简历的HTML格式内容），“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任务。数据集中包含多个职业类别，如会计、律师、农业、服装、艺术、汽车等。
数据来源：数据来源于简历网站或公开招聘平台，已进行文本提取和类别标注。
该数据集适合用于职业分类、简历解析、人才推荐等应用。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，如简历信息抽取、职业预测、文本相似度分析等。
行业应用：为招聘行业和人力资源管理领域提供数据支持，尤其适用于自动化简历筛选、职位推荐、人才匹配等应用。
决策支持：支持企业进行人才招聘策略优化、职位描述分析，以及提升招聘效率。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、文本分析相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解简历数据结构和应用。
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，帮助用户构建简历分类模型，提升招聘效率和精准度。
