Оцінювання неструктурованих резюме за допомогою моделі Word2Vec
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.45.2024.313139Ключові слова:
машинне навчання, оцінювання резюме, обробка природної мови, Word2Vec, синоніми, косинусна міра подібностіАнотація
Об'єктом дослідження є модель обробки природної мови Word2Vec. У статті представлено огляд основних принципів, на яких базується ця модель, а також проведено порівняльний експеримент з оцінки її ефективності у контексті неструктурованих резюме. Метою роботи є підвищення ефективності та точності автоматизованих систем відбору кандидатів на роботу. Пропонується використання моделі Word2Vec, яка, на відміну від традиційних методів, таких як TF-IDF, здатна враховувати семантичні зв'язки між словами. Це дозволяє системі точніше оцінювати кандидатів, беручи до уваги не лише прямі співпадіння навичок, але й синоніми та суміжні компетенції, що підвищує загальну ефективність відбору.
Бібл. 8, іл. 2, табл. 2
Посилання
An automated resume screening system using natural language processing and similarity / c. Daryani et al. Ethics and information technology. 2020. URL: https://doi.org/10.26480/etit.02.2020.99.103
Pre-trained models for natural language processing: A survey / X. Qiu et al. Science China Technological Sciences. 2020. Vol. 63, no. 10. P. 1872–1897. URL: https://arxiv.org/pdf/2003.08271
Gopalakrishna S. T., Varadharajan V. Automated Tool for Resume Classification Using Sementic Analysis. International Journal of Artificial Intelligence & Applications. 2019. Vol. 10, no. 01. P. 11–23. URL: https://doi.org/10.5121/ijaia.2019.10102
A cosine similarity-based resume screening system for job recruitment. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. 2023. URL: https://doi.org/10.56726/irjmets35945
Resume Screening using Machine Learning and NLP: A proposed system / Bhushan Kinge et al. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. 2022. P. 253–258. URL: https://doi.org/10.32628/cseit228240
Resume Parser using Natural Language Processing / Mr. B. Venkata Satish Babu et al. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2022. P. 161–167. URL: https://doi.org/10.48175/ijarsct-7616
Survey on Resume Screening Mechanisms / T. M. Harsha et al. International Journal of Computer Science and Engineering. 2022. Vol. 9, no. 4. P. 14–22. URL: https://doi.org/10.14445/23488387/ijcse-v9i4p103
A smart resume screening tool for customized shortlisting / P. Tijare et al. ITM Web of Conferences. 2023. Vol. 56. P. 04001. URL: https://doi.org/10.1051/itmconf/20235604001
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
