論文の概要: Leveraging Knowledge Graphs for Orphan Entity Allocation in Resume Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14093v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 19:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 01:51:13.139941
• Title: Leveraging Knowledge Graphs for Orphan Entity Allocation in Resume Processing
• Title（参考訳）: 列挙処理における孤児エンティティ割り当てのための知識グラフの活用
• Authors: Aagam Bakliwal, Shubham Manish Gandhi, Yashodhara Haribhakta
• Abstract要約: 本研究では,知識グラフを用いた履歴処理における孤児実体割当の新しい手法を提案する。 その目的は、履歴書内の孤児エンティティのバケット化を成功させることで、ジョブスクリーニングプロセスの自動化と効率化である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significant challenges are posed in talent acquisition and recruitment by processing and analyzing unstructured data, particularly resumes. This research presents a novel approach for orphan entity allocation in resume processing using knowledge graphs. Techniques of association mining, concept extraction, external knowledge linking, named entity recognition, and knowledge graph construction are integrated into our pipeline. By leveraging these techniques, the aim is to automate and enhance the efficiency of the job screening process by successfully bucketing orphan entities within resumes. This allows for more effective matching between candidates and job positions, streamlining the resume screening process, and enhancing the accuracy of candidate-job matching. The approach's exceptional effectiveness and resilience are highlighted through extensive experimentation and evaluation, ensuring that alternative measures can be relied upon for seamless processing and orphan entity allocation in case of any component failure. The capabilities of knowledge graphs in generating valuable insights through intelligent information extraction and representation, specifically in the domain of categorizing orphan entities, are highlighted by the results of our research.
• Abstract（参考訳）: 重要な課題は、非構造化データ、特に履歴書の処理と分析による人材獲得と採用である。 本研究では,知識グラフを用いた履歴処理における孤児実体割当の新しい手法を提案する。 パイプラインには,アソシエーションマイニング,概念抽出,外部知識リンク,名前付きエンティティ認識,知識グラフ構築の技術が組み込まれている。 これらの技術を活用することで、履歴書内の孤児エンティティのバケット化を成功させることで、ジョブスクリーニングプロセスの自動化と効率の向上を図る。 これにより、候補者と役職のマッチングをより効果的にし、履歴スクリーニングプロセスを合理化し、候補とジョブのマッチングの精度を高めることができる。 このアプローチの例外的な有効性とレジリエンスは、広範な実験と評価を通じて強調され、コンポーネント障害が発生した場合のシームレスな処理と孤児のエンティティ割り当てのために、代替手段を頼りにすることができる。 知的情報抽出と表現を通じて貴重な洞察を生み出す知識グラフの能力,特に孤児の分類分野における特徴は,本研究の結果から強調される。

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