論文の概要: From Text to Talent: A Pipeline for Extracting Insights from Candidate Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17438v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 16:18:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:40:06.309000
• Title: From Text to Talent: A Pipeline for Extracting Insights from Candidate Profiles
• Title（参考訳）: テキストからタレントへ: 候補からインサイトを抽出するためのパイプライン
• Authors: Paolo Frazzetto, Muhammad Uzair Ul Haq, Flavia Fabris, Alessandro Sperduti,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルとグラフ類似度を利用した新たなパイプラインを提案する。 提案手法は, 候補プロファイルをマルチモーダルな埋め込みとして表現し, 求人要件と候補属性の微妙な関係を捕捉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.38380596387969
• License:
• Abstract: The recruitment process is undergoing a significant transformation with the increasing use of machine learning and natural language processing techniques. While previous studies have focused on automating candidate selection, the role of multiple vacancies in this process remains understudied. This paper addresses this gap by proposing a novel pipeline that leverages Large Language Models and graph similarity measures to suggest ideal candidates for specific job openings. Our approach represents candidate profiles as multimodal embeddings, enabling the capture of nuanced relationships between job requirements and candidate attributes. The proposed approach has significant implications for the recruitment industry, enabling companies to streamline their hiring processes and identify top talent more efficiently. Our work contributes to the growing body of research on the application of machine learning in human resources, highlighting the potential of LLMs and graph-based methods in revolutionizing the recruitment landscape.
• Abstract（参考訳）: 採用プロセスは、機械学習と自然言語処理技術の利用の増加とともに、大きな変革を遂げている。 これまでの研究では、候補選択の自動化に焦点が当てられていたが、このプロセスにおける複数の空洞の役割はまだ検討されていない。 本稿では、大規模言語モデルとグラフ類似度を利用した新たなパイプラインを提案し、特定の求人候補を提案する。 提案手法は, 候補プロファイルをマルチモーダルな埋め込みとして表現し, 求人要件と候補属性の微妙な関係を捕捉する。 提案手法は採用業界に大きな影響を及ぼし、企業は採用プロセスの合理化と人材の特定をより効率的に行うことができる。 我々の研究は、人材への機械学習の適用に関する研究の活発化に寄与し、LLMやグラフベースの手法が採用環境に革命をもたらす可能性を浮き彫りにしている。

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