Скачать книгу - Schelmereien (Feature)

Updated with fresh facts, examples and illustrations, along with two new chapters on digital media and blogs this third edition continues to be the authoritative and essential guide to writing engaging and marketable feature stories. Covers everything from finding original ideas and angles to locating expert sources Expanded edition with new chapters on storytelling for digital media and building a story blog Captivating style exemplifies the authors’ expert guidance, combining academic authority with professional know-how Comprehensive coverage of all the angles, including marketing written work and finding jobs in the publishing industry Essential reading for anyone wishing to become a strong feature writer Accompanied by a website with a wealth of resources including PowerPoint presentations, handouts, and Q&As that will be available upon publication: www.wiley.com/go/sumnerandmiller

New tasks of human resource management require the analysis of huge volumes of semistructured text information. Methods of text processing and machine learning can significantly improve its effectiveness in case they take into consideration the features of tasks to be solved. The article describes actual analytical problems of human resource management, characteristics of information support of these problems, shortcomings and assumptions of frequently used methods of both classes in the tasks context. An example of applying test processing and machine learning methods in the task of compliance assessment is given in the article as well. За последние несколько лет задачи управления человеческими ресурсами существенно изменились и продолжают меняться. Ключевыми становятся задачи повышения приверженности сотрудников компании, увеличения привлекательности компании как работодателя, а также обеспечения кадровой информационной безопасности. Для решения всех перечисленных задач необходим анализ больших объемов информации, представленной в частично-структурированном тестовом виде. Эффективность такого анализа может быть повышена за счет применения методов обработки текстов и машинного обучения. В статье представлены результаты анализа особенностей имеющейся информации, недостатков и ограничений часто используемых аналитических методов в контексте задач управления человеческими ресурсами. Представлен пример разработки метода решения задачи оценки соответствия компетенций кандидатов требованиям должностной позиции, использующий алгоритмы анализа текстовых данных и машинного обучения.