論文の概要: When LLM meets Fuzzy-TOPSIS for Personnel Selection through Automated Profile Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22433v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 00:57:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.135893
- Title: When LLM meets Fuzzy-TOPSIS for Personnel Selection through Automated Profile Analysis
- Title（参考訳）: LLMが自動プロファイル解析による人物選択のためのファジィTOPSISと出会うとき
- Authors: Shahria Hoque, Ahmed Akib Jawad Karim, Md. Golam Rabiul Alam, Nirjhar Gope,
- Abstract要約: 本研究では、高度な自然言語処理(NLP)手法を用いて、ソフトウェア工学の応募者を評価・ランク付けする自動人事選択システムを提案する。
ユニークなデータセットは、教育、仕事の経験、能力、自己導入といった重要な機能を含むLinkedInプロファイルを集約することによって作成されました。
候補ランキングでは、DistilRoBERTaモデルが微調整され、ファジィTOPSIS法と統合され、人間の専門家評価と密接に整合したランキングが達成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5949779668853556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this highly competitive employment environment, the selection of suitable personnel is essential for organizational success. This study presents an automated personnel selection system that utilizes sophisticated natural language processing (NLP) methods to assess and rank software engineering applicants. A distinctive dataset was created by aggregating LinkedIn profiles that include essential features such as education, work experience, abilities, and self-introduction, further enhanced with expert assessments to function as standards. The research combines large language models (LLMs) with multicriteria decision-making (MCDM) theory to develop the LLM-TOPSIS framework. In this context, we utilized the TOPSIS method enhanced by fuzzy logic (Fuzzy TOPSIS) to address the intrinsic ambiguity and subjectivity in human assessments. We utilized triangular fuzzy numbers (TFNs) to describe criteria weights and scores, thereby addressing the ambiguity frequently encountered in candidate evaluations. For candidate ranking, the DistilRoBERTa model was fine-tuned and integrated with the fuzzy TOPSIS method, achieving rankings closely aligned with human expert evaluations and attaining an accuracy of up to 91% for the Experience attribute and the Overall attribute. The study underlines the potential of NLP-driven frameworks to improve recruitment procedures by boosting scalability, consistency, and minimizing prejudice. Future endeavors will concentrate on augmenting the dataset, enhancing model interpretability, and verifying the system in actual recruitment scenarios to better evaluate its practical applicability. This research highlights the intriguing potential of merging NLP with fuzzy decision-making methods in personnel selection, enabling scalable and unbiased solutions to recruitment difficulties.
- Abstract（参考訳）: この高度に競争力のある雇用環境においては、組織的な成功のために適切な人材の選択が不可欠である。
本研究では、高度な自然言語処理(NLP)手法を用いて、ソフトウェア工学の応募者を評価・ランク付けする自動人事選択システムを提案する。
ユニークなデータセットは、教育、仕事の経験、能力、自己イントロダクションといった重要な機能を含むLinkedInプロファイルを集約することで作成され、専門家の評価によって標準として機能するようにさらに強化された。
この研究は、LLM-TOPSISフレームワークを開発するために、大規模言語モデル(LLM)とマルチクリテリア意思決定(MCDM)理論を組み合わせる。
本研究では, ファジィ論理(ファジィTOPSIS)によって強化されたTOPSIS法を用いて, 人間の評価における内在的曖昧さと主観性に対処した。
我々は, 基準重みとスコアを記述するために, 三角ファジィ数(TFN)を用いて, 候補評価において頻繁に発生するあいまいさに対処した。
候補ランキングでは, DistilRoBERTaモデルがファジィTOPSIS法と微調整され, 人間の専門家評価に忠実に適合し, 経験属性と総合属性に対して最大91%の精度が得られる。
この研究は、スケーラビリティ、一貫性、偏見の最小化により、採用手続きを改善するためのNLP駆動フレームワークの可能性を強調している。
今後の取り組みは、データセットの強化、モデルの解釈可能性の向上、実際の採用シナリオにおけるシステムの検証に集中して、実用性を評価する。
本研究は,NLPと人事選択におけるファジィ意思決定手法を融合させることの興味深い可能性を強調し,人材採用の難しさに対するスケーラブルで曖昧な解決を可能にする。
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