論文の概要: Analysis & Shortcomings of E-Recruitment Systems: Towards a Semantics-based Approach Addressing Knowledge Incompleteness and Limited Domain Coverage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12034v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 01:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 04:07:55.583807
• Title: Analysis & Shortcomings of E-Recruitment Systems: Towards a Semantics-based Approach Addressing Knowledge Incompleteness and Limited Domain Coverage
• Title（参考訳）: E-Recruitment システムの分析と欠点:知識の不完全性と限定領域被覆に対処する意味論的アプローチに向けて
• Authors: M. Maree, A. Kmail, M. Belkhatir
• Abstract要約: インターネットの急速な発展により、e-recruitmentと人的資源管理の新しい手法が導入された。 求職者の履歴書や求職のスキルを正確に検出し、抽出する能力格差は、依然としてe-recruitmentシステムにとって大きな障害となっている。 複数の協調的セマンティックリソースを利用することで、現在の欠点に対処するe-recruitmentフレームワークについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of the Internet has led to introducing new methods for e-recruitment and human resources management. These methods aim to systematically address the limitations of conventional recruitment procedures through incorporating natural language processing tools and semantics-based methods. In this context, for a given job post, applicant resumes (usually uploaded as free-text unstructured documents in different formats such as .pdf, .doc, or .rtf) are matched/screened out using the conventional keyword-based model enriched by additional resources such as occupational categories and semantics-based techniques. Employing these techniques has proved to be effective in reducing the cost, time, and efforts required in traditional recruitment and candidate selection methods. However, the skill gap, i.e. the propensity to precisely detect and extract relevant skills in applicant resumes and job posts, and the hidden semantic dimensions encoded in applicant resumes still form a major obstacle for e-recruitment systems. This is due to the fact that resources exploited by current e-recruitment systems are obtained from generic domain-independent sources, therefore resulting in knowledge incompleteness and the lack of domain coverage. In this paper, we review state-of-the-art e-recruitment approaches and highlight recent advancements in this domain. An e-recruitment framework addressing current shortcomings through the use of multiple cooperative semantic resources, feature extraction techniques and skill relatedness measures is detailed. An instantiation of the proposed framework is proposed and an experimental validation using a real-world recruitment dataset from two employment portals demonstrates the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: インターネットの急速な発展により、e-recruitmentと人的資源管理の新しい手法が導入された。 これらの手法は,自然言語処理ツールや意味論的手法を取り入れることで,従来の採用手順の限界を体系的に解決することを目的としている。 この文脈では、求職者の履歴書(通常、.pdf、.doc、.rtfなどの異なるフォーマットで自由テキストの非構造化文書としてアップロードされる)は、職業分類やセマンティクスベースの技術などの追加リソースによって強化された従来のキーワードベースのモデルを使用してマッチング・スクリーニングされる。 これらの手法を採用することで、従来の採用方法や候補者選定方法に必要なコスト、時間、労力を減らすことができる。 しかし、スキルギャップ、すなわち応募履歴書や求人ポストにおける関連するスキルを正確に検出し抽出する傾向、応募履歴書にエンコードされた隠れた意味的次元は依然としてe-recruitmentシステムにとって大きな障害となっている。 これは、現在のe-recruitmentシステムによって利用されるリソースが汎用的なドメインに依存しないソースから得られるため、知識の不完全さとドメインカバレッジの欠如に起因している。 本稿では,最先端のe-recruitmentアプローチを概観し,この分野の最近の進歩について述べる。 マルチコラボレーティブな意味資源、特徴抽出技術、スキル関連尺度を用いて、現在の欠点に対処するe-recruitmentフレームワークについて詳述する。 提案手法のインスタンス化と2つの雇用ポータルからの実世界の採用データセットを用いた実験的検証を行い,提案手法の有効性を示す。

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