論文の概要: GraphRank Pro+: Advancing Talent Analytics Through Knowledge Graphs and Sentiment-Enhanced Skill Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18315v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 16:07:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:22:42.412753
• Title: GraphRank Pro+: Advancing Talent Analytics Through Knowledge Graphs and Sentiment-Enhanced Skill Profiling
• Title（参考訳）: GraphRank Pro+:知識グラフと感性強化スキルプロファイリングによるタレント分析の強化
• Authors: Sirisha Velampalli, Chandrashekar Muniyappa,
• Abstract要約: 本稿では,構造化グラフ,自然言語処理(NLP),ディープラーニングを活用した革命的アプローチを提案する。 複雑なロジックをグラフ構造に抽象化することで、生データを包括的な知識グラフに変換する。 この革新的なフレームワークは、正確な情報抽出と高度なクエリを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The extraction of information from semi-structured text, such as resumes, has long been a challenge due to the diverse formatting styles and subjective content organization. Conventional solutions rely on specialized logic tailored for specific use cases. However, we propose a revolutionary approach leveraging structured Graphs, Natural Language Processing (NLP), and Deep Learning. By abstracting intricate logic into Graph structures, we transform raw data into a comprehensive Knowledge Graph. This innovative framework enables precise information extraction and sophisticated querying. We systematically construct dictionaries assigning skill weights, paving the way for nuanced talent analysis. Our system not only benefits job recruiters and curriculum designers but also empowers job seekers with targeted query-based filtering and ranking capabilities.
• Abstract（参考訳）: 履歴書などの半構造化テキストから情報を抽出することは、多種多様なフォーマットスタイルと主観的コンテンツ組織のために長年の課題であった。 従来のソリューションは、特定のユースケースに適した特別なロジックに依存しています。 しかし、構造化グラフ、自然言語処理(NLP)、ディープラーニングを活用する革新的なアプローチを提案する。 複雑なロジックをグラフ構造に抽象化することで、生データを包括的な知識グラフに変換する。 この革新的なフレームワークは、正確な情報抽出と高度なクエリを可能にする。 我々は、スキルウェイトを割り当てる辞書を体系的に構築し、ニュアンスド・タレント分析の道を開く。 我々のシステムは求職者やカリキュラムデザイナーに利益をもたらすだけでなく、求職者をターゲットとしたクエリベースのフィルタリングとランキング機能で強化する。

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