Fugu-MT 論文翻訳(概要): Challenges and Opportunities of NLP for HR Applications: A Discussion Paper

論文の概要: Challenges and Opportunities of NLP for HR Applications: A Discussion Paper

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07766v1
Date: Mon, 13 May 2024 14:09:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 13:35:36.224359
Title: Challenges and Opportunities of NLP for HR Applications: A Discussion Paper
Title（参考訳）: 人事用NLPの課題と可能性:議論論文
Authors: Jochen L. Leidner, Mark Stevenson,
Abstract要約: 機械学習と自然言語処理は、潜在的なアプリケーションユースケースの広大な領域を開放した。人的資源・人的資源管理の領域におけるテキスト分析のユースケースについて概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.584222421057696
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Over the course of the recent decade, tremendous progress has been made in the areas of machine learning and natural language processing, which opened up vast areas of potential application use cases, including hiring and human resource management. We review the use cases for text analytics in the realm of human resources/personnel management, including actually realized as well as potential but not yet implemented ones, and we analyze the opportunities and risks of these.
Abstract（参考訳）: この10年で、機械学習と自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げ、採用や人的資源管理など、アプリケーションユースケースの潜在的な領域を開拓した。我々は,人的資源・人的資源管理の領域におけるテキスト分析のユースケースを概観し,実際に実現される可能性だけでなく,まだ実装されていない可能性も検討し,その可能性とリスクを分析する。

関連論文リスト

Natural Language Processing for Human Resources: A Survey [7.234532661418072]
ヒューマン・リソース・ドメイン(HR)は自然言語処理(NLP)技術に関連する幅広いタスクを含む。 NLPの最近のブレークスルーは、この領域における工業的応用に大きな関心を惹き付けている。同時に、HRドメインはNLP研究の最先端を駆動するユニークな課題も提示できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T20:41:00Z)
Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.557503571760215]
より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:23:43Z)
A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-15T16:11:35Z)
Artificial Intelligence, VR, AR and Metaverse Technologies for Human Resources Management [0.30723404270319693]
デジタルトランスフォーメーションと新興技術はHRプロセスに統合され始めている。本研究では、人事管理における人工知能(AI)、仮想現実(VR)、拡張現実(VR)、メタバースの利用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-19T20:42:24Z)
Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z)
Text Analysis Using Deep Neural Networks in Digital Humanities and Information Science [0.934612743192798]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動テキスト分析と自然言語処理(NLP)の分野を支配している DNNは、Digital Humanities (DH)研究に関連する多くのNLPタスクを解決する最先端の機械学習アルゴリズムである。 DH研究におけるテキストリソースの分析にDNNを用いることで、(未)トレーニングデータの可用性とドメイン適応の必要性の2つの大きな課題が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-30T12:54:39Z)
A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent Analytics [46.025337523478825]
タレント分析は人的資源管理に応用されたデータ科学において有望な分野として現れてきた。ビッグデータと人工知能技術の最近の発展は、人的資源管理に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-03T07:53:20Z)
Just Tell Me: Prompt Engineering in Business Process Management [63.08166397142146]
GPT-3や他の言語モデル(LM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに効果的に対処できる。私たちは、迅速なエンジニアリングは、BPM研究にLMの能力をもたらすことができると論じています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-14T14:55:19Z)
Low-resource Languages: A Review of Past Work and Future Challenges [68.8204255655161]
NLPの現在の問題は、教師付きデータやネイティブスピーカーの数、専門家数といった、有用なトレーニング属性が欠けている低リソース言語のマッサージと処理である。本稿は、この問題の解決に向けたこれまでの画期的な成果を簡潔に要約し、今後の研究の方向性の文脈における潜在的な改善について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-12T15:21:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。