Job Offers Classifier Using Neural Networks and Oversampling Methods

Artículo académico que desarrolla un clasificador automático de ofertas de empleo en México utilizando datos de Bumeran. Se aplican algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo SVM, Naive-Bayes, regresión logística, bosques aleatorios y LSTM, para clasificar empleos en 23 categorías. Se emplean técnicas de sobremuestreo como SMOTE, Geometric-SMOTE y ADASYN para manejar clases desequilibradas, logrando los mejores resultados con una red neuronal convolucional combinada con Geometric-SMOTE.