論文の概要: Smart-Hiring: An Explainable end-to-end Pipeline for CV Information Extraction and Job Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02537v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 12:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.993769
• Title: Smart-Hiring: An Explainable end-to-end Pipeline for CV Information Extraction and Job Matching
• Title（参考訳）: Smart-Hiring:CV情報抽出とジョブマッチングのための説明可能なエンドツーエンドパイプライン
• Authors: Kenza Khelkhal, Dihia Lanasri,
• Abstract要約: 本稿では,非構造化履歴書から構造化情報を自動的に抽出する,エンドツーエンドの自然言語処理パイプラインであるSmart-Hiringについて述べる。 提案システムでは、文書解析、匿名性認識、文脈テキスト埋め込み技術を組み合わせて、スキル、経験、資格を抽出する。 本システムは,その意思決定プロセスにおいて高い解釈可能性と透明性を維持しながら,競合するマッチング精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hiring processes often involve the manual screening of hundreds of resumes for each job, a task that is time and effort consuming, error-prone, and subject to human bias. This paper presents Smart-Hiring, an end-to-end Natural Language Processing (NLP) pipeline de- signed to automatically extract structured information from unstructured resumes and to semantically match candidates with job descriptions. The proposed system combines document parsing, named-entity recognition, and contextual text embedding techniques to capture skills, experience, and qualifications. Using advanced NLP technics, Smart-Hiring encodes both resumes and job descriptions in a shared vector space to compute similarity scores between candidates and job postings. The pipeline is modular and explainable, allowing users to inspect extracted entities and matching rationales. Experiments were conducted on a real-world dataset of resumes and job descriptions spanning multiple professional domains, demonstrating the robustness and feasibility of the proposed approach. The system achieves competitive matching accuracy while preserving a high degree of interpretability and transparency in its decision process. This work introduces a scalable and practical NLP frame- work for recruitment analytics and outlines promising directions for bias mitigation, fairness-aware modeling, and large-scale deployment of data-driven hiring solutions.
• Abstract（参考訳）: 採用プロセスは、仕事ごとに数百の履歴書を手動でスクリーニングすること、時間と労力を消費すること、エラーを起こし、人間の偏見を被るタスクを含むことが多い。 本稿では,非構造化履歴書から構造化情報を自動的に抽出し,候補とジョブ記述を意味的にマッチングする,エンドツーエンド自然言語処理(NLP)パイプラインをデサインしたSmart-Hiringを提案する。 提案システムでは、文書解析、匿名性認識、文脈テキスト埋め込み技術を組み合わせて、スキル、経験、資格を抽出する。 高度なNLP技術を用いて、Smart-Hiringは履歴書とジョブ記述の両方を共有ベクトル空間にエンコードし、候補者と求職者の類似点を計算する。 パイプラインはモジュール化され、説明が可能であるため、抽出されたエンティティと一致する合理性を調べることができる。 複数のプロフェッショナルドメインにまたがる履歴とジョブ記述の実際のデータセット上で実験を行い、提案手法の堅牢性と実現可能性について実証した。 本システムは,その意思決定プロセスにおいて高い解釈可能性と透明性を維持しながら,競合するマッチング精度を実現する。 この研究は、採用分析のためのスケーラブルで実用的なNLPフレームワークを導入し、バイアス軽減、公正なモデリング、データ駆動型採用ソリューションの大規模展開に向けた有望な方向性を概説する。

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