論文の概要: MSLEF: Multi-Segment LLM Ensemble Finetuning in Recruitment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06200v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 20:27:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.899718
• Title: MSLEF: Multi-Segment LLM Ensemble Finetuning in Recruitment
• Title（参考訳）: MSLEF:マルチセグメントLLMアンサンブルのリクルート
• Authors: Omar Walid, Mohamed T. Younes, Khaled Shaban, Mai Hassan, Ali Hamdi,
• Abstract要約: 本稿では,リクルート自動化における再開構文解析の強化を目的としたマルチセグメントアンサンブルフレームワークMSLEFを提案する。 重み付け投票を使用して微調整されたLarge Language Model (LLM) を統合し、各モデルは特定の履歴書セグメントに特化して精度を高める。 Exact Match (EM)、F1 score、BLEU、ROUGE、Recruitment similarity (RS)のメトリクスが大幅に改善され、最高のシングルモデルよりも最大で7%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4349640169711269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents MSLEF, a multi-segment ensemble framework that employs LLM fine-tuning to enhance resume parsing in recruitment automation. It integrates fine-tuned Large Language Models (LLMs) using weighted voting, with each model specializing in a specific resume segment to boost accuracy. Building on MLAR , MSLEF introduces a segment-aware architecture that leverages field-specific weighting tailored to each resume part, effectively overcoming the limitations of single-model systems by adapting to diverse formats and structures. The framework incorporates Gemini-2.5-Flash LLM as a high-level aggregator for complex sections and utilizes Gemma 9B, LLaMA 3.1 8B, and Phi-4 14B. MSLEF achieves significant improvements in Exact Match (EM), F1 score, BLEU, ROUGE, and Recruitment Similarity (RS) metrics, outperforming the best single model by up to +7% in RS. Its segment-aware design enhances generalization across varied resume layouts, making it highly adaptable to real-world hiring scenarios while ensuring precise and reliable candidate representation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMファインチューニングを利用したマルチセグメントアンサンブルフレームワークであるMSLEFについて述べる。 重み付け投票を使用して微調整されたLarge Language Model (LLM) を統合し、各モデルは特定の履歴書セグメントに特化して精度を高める。 MLAR上に構築されているMSLEFは、各履歴書に合わせたフィールド固有の重み付けを活用するセグメント認識アーキテクチャを導入し、多様なフォーマットや構造に適応することで、シングルモデルシステムの制限を効果的に克服する。 このフレームワークはGemini-2.5-Flash LLMを複雑なセクションの高レベルアグリゲータとして組み込んでおり、Gemma 9B、LLaMA 3.1 8B、Phi-4 14Bを使用している。 MSLEFは、Exact Match(EM)、F1 score、BLEU、ROUGE、Recruitment similarity(RS)のメトリクスを大幅に改善し、最高のシングルモデルよりも最大で7%向上した。 セグメント認識設計により、様々な履歴レイアウトの一般化が促進され、現実の雇用シナリオに高度に適応でき、正確で信頼性の高い候補表現が保証される。

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