Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 6
Dijital Dokümanlar Üzerinde Otomatik Biçim Tanıma ve Farklı İçeriklere Uyarlama: Özgeçmişler Üzerinde Durum Çalışması
2019
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Çoğu bilgisayar işleminin merkezinde yer alan toplu kategorizasyona ilişkin olarak bilgi geri çağırmayı etkileyen iki tür ilgili veri vardır: yapısal veriler ve yapılandırılmamış veriler. Yapılandırılmış veriler, ilişkisel bir veritabanına dahil edilmesi gibi yüksek derecede organizasyona sahip bilgileri ifade eder. Bununla birlikte, yapılandırılmamış veriler kendi iç yapısına sahip olabilir, ancak bir e-tabloya veya veritabanına tam olarak karşılık gelmezler. Özgeçmişler bu tür verilerdir. Genelde PDF (Portable Document Format, Taşınabilir Belge Formatı) formatında sunulan özgeçmişler, PDF etiketleme özelliği kullanılarak yapısal hale getirilebilir fakat çoğu PDF verisi etiketlenmemiş ve yapısal olmayan haldedir. Teknik olmayan iş dünyası kullanıcıları ve veri analistlerinin bu tür kapalı kutularla başa çıkmaları çok zordur. Bu çalışma kapsamında, kişilerin özgeçmiş hazırlayarak zamanlarını kaybetmemek ve farklı kabul görmüş formatlarda kişilerin kendi bilgilerine göre kendilerine has özgeçmişler hazırlayabilmesine imkân verecek web tabanlı zeki özgeçmiş tasarımcısı geliştirildi. PDF dokümanlarının içerik yapısı, metin verisi ve bu verinin yazı tipi ve dokümandaki lokasyon bilgileri çıkartıldı ve elde edilen bu bilgiler okuma sırasına göre belirli yapılara dönüştürülerek önceden tanımlanmış olan XML (Extensible Markup Language, Genişletilebilir İşaretleme Dili) tabanlı özgeçmiş tasarımı oluşturuldu. Elde edilen bu tasarımlar kullanılarak kişisel PDF dökümanları oluşturuldu. PDF analizi ve PDF oluşturma işlemi, Java iText-pdf kütüphanesi yardımıyla gerçekleştirildi. Tasarım verileri arayüz aracılığyla kullanıcıya sunularak kullanıcı istediği tasarımı kendi dökümanını oluştururken seç ve uygula yaklaşımıyla aktarabilmektedir. PDF dokümanından elde edilen şablonun XML formatında kaydedilmesi ve farklı içeriklere uyarlama aşamasında, kaydedilmiş hazır XML formatındaki şablonların kullanılması öngörüldü. XML formatındaki şablonların otomatik oluşturulabilmesi ve sonradan doğruluğunun test edilebilmesi için XSD (XML Schema Definition, XML Şeması Tanımı) tanımlandı. Geliştirilen uygulama ile özgeçmişlerin otomatik biçimlerinin tanınması ve farklı içeriklerin adaptasyonu sağlandı.

Anahtar Kelimeler:

Automatic Format Recognition and Adaptation to Different Contents on Digital Documents: Case Study on Resumes
2019
Yazar:  
Özet:

Regarding the aggregate categorization that is central to most computer operations, there are two types of relevant data that influence information retrieval: structured data and unstructured data. Structured data refers to information with a high degree of organization, such as inclusion in a relational database. However, unstructured data may have its own internal structure, but they do not fully correspond to a spreadsheet or database. Resumes are such data. Resumes that are usually presented in PDF (Portable Document Format) format can be structured using the PDF tagging feature; however, most PDF data is untagged and unstructured. The non-technical business world is very difficult for users and data analysts to deal with such closed boxes. In this study, a web-based intelligent CV designer was developed that will allow people not to waste their time by preparing CVs and people in different accepted formats to prepare their own CVs according to their own knowledge. The content structure of the PDF documents, text data and the type of text and location information of this data in the document were extracted and the obtained information was converted into specific structures according to the reading order and created a predefined XML (Extensible Markup Language, Extensible Markup Language) based resume design. Personal PDF documents were created using these designs obtained. PDF analysis and PDF creation were performed with the help of the Java iText-pdf library. By presenting the design data to the user through the interface, the user can transfer the desired design with the choose and apply approach while creating his own document. It was envisaged to save the template obtained from the PDF document in XML format and to use the saved ready-made XML format templates at the stage of adapting it to different contents. XSD (XML Schema Definition) has been defined so that templates in XML format can be automatically created and subsequently tested for accuracy. With the developed application, automatic forms of resumes are recognized and different content is adapted.

Anahtar Kelimeler:

Automatic Structure Recognition On Digital Documents and Adapting To Different Contents: Case Study On Resumes
2019
Yazar:  
Özet:

With respect to the mass categorization that is central to most computer operations, there are two types of relevant data which affect speed of assimilation as well as information recall: structured data and unstructured data. Structured data refers to information with a high degree of organization, such that inclusion in a relational database. However, unstructured data may have its own internal structure, but does not conform neatly into a spreadsheet or database. CVs (Curriculum vitae) are this kind of data. Typically, CVs presented in PDF format can be structured using the PDF tagging feature, however most PDF data is untagged and unstructured. It is very difficult for non-technical business users and data analysts to deal with such closed boxes. Within the scope of this study, a web based smart resume designer was developed which will allow people gain time while creating their own resumes according to their own information in different accepted formats. The content structure of the PDF documents, the text data and the font and location information of this data were extracted and the information obtained was converted into certain structures in the order of reading and a predefined XML based resume template was created. Personal PDF documents are created using this template. PDF analysis and PDF creation was done directly by accessing the content stream of the PDF document with the help of the iText-pdf library, which is the Java library. Presentation templates is served to end-user on a desktop applicaiton with a GUI and users can select any metadata to create own document with select-and-apply approach. It is predicted that the template obtained from the PDF document will be saved in XML format and the templates in the ready-made XML format will be used for adaptation to different contents. The XML schema (XSD-xml schema definition) is defined for the automatic creation of templates in XML format and subsequent testing of their accuracy. With the application developed, automatic forms of resumes were recognized and different contents were adapted.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.634
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi