論文の概要: GESA: Graph-Enhanced Semantic Allocation for Generalized, Fair, and Explainable Candidate-Role Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25435v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 19:41:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.293012
• Title: GESA: Graph-Enhanced Semantic Allocation for Generalized, Fair, and Explainable Candidate-Role Matching
• Title（参考訳）: GESA: 一般化、公正、説明可能な候補-ロールマッチングのためのグラフ強化セマンティックアロケーション
• Authors: Rishi Ashish Shah, Shivaay Dhondiyal, Kartik Sharma, Sukriti Talwar, Saksham Jain, Sparsh Jain,
• Abstract要約: 現在のアプローチは、セマンティックな柔軟性、永続的な人口統計バイアス、意思決定プロセスの不透明さ、動的ポリシー制約の下でのスケーラビリティの低下に悩まされている。 GESAは、ドメイン適応型トランスフォーマーの埋め込み、異種自己教師付きグラフニューラルネットワーク、対向的デバイアス機構、多目的遺伝的最適化、説明可能なAIコンポーネントの統合を通じて、これらの制限に対処する包括的フレームワークである。 大規模国際ベンチマークによる評価では、94.5%のトップ3アロケーション精度、多様性表現の37%改善、人口統計カテゴリー別0.98フェアネススコア、エンド・ツー・エンドのレイテンシーが優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.714160612687252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate, fair, and explainable allocation of candidates to roles represents a fundamental challenge across multiple domains including corporate hiring, academic admissions, fellowship awards, and volunteer placement systems. Current state-of-the-art approaches suffer from semantic inflexibility, persistent demographic bias, opacity in decision-making processes, and poor scalability under dynamic policy constraints. We present GESA (Graph-Enhanced Semantic Allocation), a comprehensive framework that addresses these limitations through the integration of domain-adaptive transformer embeddings, heterogeneous self-supervised graph neural networks, adversarial debiasing mechanisms, multi-objective genetic optimization, and explainable AI components. Our experimental evaluation on large-scale international benchmarks comprising 20,000 candidate profiles and 3,000 role specifications demonstrates superior performance with 94.5% top-3 allocation accuracy, 37% improvement in diversity representation, 0.98 fairness score across demographic categories, and sub-second end-to-end latency. Additionally, GESA incorporates hybrid recommendation capabilities and glass-box explainability, making it suitable for deployment across diverse international contexts in industry, academia, and non-profit sectors.
• Abstract（参考訳）: 正確な、公平かつ説明可能な役割への候補者の割り当ては、企業雇用、学術的入学、フェローシップ賞、ボランティア配置システムなど、複数の領域にまたがる根本的な課題である。 現在の最先端のアプローチは、セマンティックな柔軟性、永続的な人口統計バイアス、意思決定プロセスの不透明さ、動的ポリシー制約の下でのスケーラビリティの低下に悩まされている。 GESA(Graph-Enhanced Semantic Allocation)は、ドメイン適応型トランスフォーマー埋め込み、異種自己教師付きグラフニューラルネットワーク、対向的デバイアス機構、多目的遺伝的最適化、説明可能なAIコンポーネントの統合を通じて、これらの制限に対処する包括的フレームワークである。 2万の候補プロファイルと3000のロール仕様からなる大規模国際ベンチマークの実験的評価は、94.5%のトップ3アロケーション精度、多様性表現の37%の改善、人口圏別0.98フェアネススコア、第2位から第2位までのレイテンシーで優れた性能を示す。 さらに、GESAはハイブリッドレコメンデーション機能とガラスボックスの説明可能性を備えており、産業、アカデミック、非営利団体の様々な国際的文脈に展開するのに適している。

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