虚假招聘信息识别数据集-招聘信息文本与元数据-通用-whenamancodes

虚假招聘信息识别数据集-招聘信息文本与元数据-通用-whenamancodes 数据来源：互联网公开数据 标签：招聘,虚假招聘,欺诈,文本分类,自然语言处理,机器学习,就业,数据分析 数据概述： 本数据集包含约1.8万条招聘信息，其中约800条被标记为虚假信息。数据由招聘信息的文本信息和元数据构成，旨在用于构建能够识别虚假招聘信息的分类模型。数据集提供了丰富的字段，涵盖了职位标题、地理位置、部门、薪资范围、公司简介、职位描述、任职要求、福利待遇等关键信息。

数据用途概述： 该数据集可用于多种应用场景，包括：构建文本分类模型，预测招聘信息是否为虚假信息；识别虚假招聘信息的关键特征，如特定词汇、实体或短语；通过上下文嵌入模型，查找相似的招聘信息；进行探索性数据分析，揭示数据集中的有趣洞察。具体来说，研究人员可以利用此数据开发机器学习模型，帮助求职者识别潜在的欺诈性招聘信息，从而保护他们的权益。此外，该数据集也适用于教育和培训，帮助学习者掌握文本分类、自然语言处理等相关技术。