Купить статью

Индустрия подбора персонала находится на переломном этапе: интеграция искусственного интеллекта уже оказала свое влияние на традиционные процессы найма и может произвести революцию. В этой статье представлен подход к классификации резюме по категориям должностей, использующий поиск семантического сходства для усовершенствования механизма подбора кандидатов в рекрутинге. Предложенный метод отличается от традиционных систем, основанных на ключевых словах, и представляет собой структуру глубокого обучения, которая понимает и обрабатывает сложную семантику документов, связанных с работой. Целью исследования является разработка метода классификации текстов резюме, имеющих сложную организационную структуру. Данное исследование решает сразу несколько задач: повышение точности классификации резюме и нахождение наиболее стабильной модели для решения задачи классификации резюме. Авторы провели сравнение стандартных методов машинного обучения с нейросетевыми и показали эффективность последних. Результаты указывают на улучшение метрик качества по сравнению с традиционными ML-моделями, предлагая подход, который может использоваться для прескрининга при подборе персонала с помощью искусственного интеллекта, который выбирает подходящих кандидатов из других кандидатов на вакансию. Также авторами была обнаружена проблема нестабильности результатов при дообучении больших языковых моделей, когда модель даже при одинаковых значениях гиперпараметров дает разные результаты. Был проведен ряд экспериментов, чтобы лучше понять это явление, с вариацией двух параметров – learning rate и seed. В результате обнаружены существенное увеличение производительности при определенном пороге параметром и возможность количественно определить, какие из найденных моделей работают лучше.