論文の概要: ResumeAtlas: Revisiting Resume Classification with Large-Scale Datasets and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18125v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 18:19:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:06:54.744097
• Title: ResumeAtlas: Revisiting Resume Classification with Large-Scale Datasets and Large Language Models
• Title（参考訳）: ResumeAtlas:大規模データセットと大規模言語モデルによるResume分類の再検討
• Authors: Ahmed Heakl, Youssef Mohamed, Noran Mohamed, Aly Elsharkawy, Ahmed Zaky,
• Abstract要約: 様々な情報源から13,389人の履歴書を収集した。 我々は BERT や Gemma1.1 2B などの大規模言語モデル (LLM) を分類に用いた。 その結果,従来の機械学習手法よりも大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9237437350215897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing reliance on online recruitment platforms coupled with the adoption of AI technologies has highlighted the critical need for efficient resume classification methods. However, challenges such as small datasets, lack of standardized resume templates, and privacy concerns hinder the accuracy and effectiveness of existing classification models. In this work, we address these challenges by presenting a comprehensive approach to resume classification. We curated a large-scale dataset of 13,389 resumes from diverse sources and employed Large Language Models (LLMs) such as BERT and Gemma1.1 2B for classification. Our results demonstrate significant improvements over traditional machine learning approaches, with our best model achieving a top-1 accuracy of 92\% and a top-5 accuracy of 97.5\%. These findings underscore the importance of dataset quality and advanced model architectures in enhancing the accuracy and robustness of resume classification systems, thus advancing the field of online recruitment practices.
• Abstract（参考訳）: オンライン採用プラットフォームへの依存度の増加とAI技術の採用は、効率的な再編成手法の必要性を浮き彫りにした。 しかし、小さなデータセット、標準化された履歴テンプレートの欠如、プライバシー問題といった課題は、既存の分類モデルの正確性と有効性を妨げている。 本研究では,これらの課題に対して,分類を再開するための包括的アプローチを提案する。 多様な情報源から13,389人の履歴書を収集し,BERT や Gemma1.1 2B などの大規模言語モデル (LLM) を用いて分類を行った。 その結果,従来の機械学習手法に比べて,トップ1の精度92\%,トップ5の精度97.5\%を達成した。 これらの知見は、履歴分類システムの精度と堅牢性を高めるために、データセットの品質と高度なモデルアーキテクチャの重要性を浮き彫りにして、オンライン採用の実践の分野を推し進めている。

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