Резюмені талдау - Résumé parsing

Талдауды жалғастыру, сондай-ақ Түйіндемені талдау, өндіруді жалғастыру, немесе Резюмені шығару, автоматты түрде сақтауға және талдауға мүмкіндік береді түйіндеме деректер. Түйіндеме импортталады талдау бағдарламалық жасақтама және ақпарат сұрыптауға және іздеуге болатындай етіп шығарылады.

Сипаттама

Түйіндемені талдаушылар түйіндемені талдайды, қажетті ақпаратты шығарады және мәліметтерді әр үміткер үшін бірегей жазбасы бар мәліметтер базасына енгізеді.[1] Резюме талданғаннан кейін, рекрутер дерекқордан кілт сөздер мен сөз тіркестерін іздей алады және тиісті кандидаттардың тізімін ала алады. Көптеген талдаушылар қолдайды семантикалық іздеу, бұл іздеу шарттарына контекст қосады және нәтижелерді сенімдірек әрі жан-жақты ету үшін ниетті түсінуге тырысады.[2]

Машиналық оқыту

Машиналық оқыту түйіндемені талдау үшін өте маңызды. Ақпараттың әр блогына затбелгі беріліп, білімі, жұмыс тарихы немесе байланыс ақпараты болсын, дұрыс санатқа сұрыпталуы керек.[3] Ережеге негізделген талдаушылар мәтінді талдау үшін алдын-ала анықталған ережелер жиынтығын қолданады. Бұл әдіс түйіндемелер үшін жұмыс істемейді, өйткені талдаушыға «сөздер кездесетін контексті және олардың арасындағы байланысты түсіну» қажет.[4] Мысалы, түйіндемеде «Харви» сөзі пайда болса, бұл өтініш берушінің аты болуы мүмкін, колледжге сілтеме жасаңыз Харви Мадд, немесе Harvey & Company LLC компаниясына сілтеме жасаңыз. MD аббревиатурасы «Медицина дәрігері» немесе «Мэриленд» дегенді білдіруі мүмкін. Ережеге негізделген талдаушы барлық түсініксіздікті ескеру үшін өте күрделі ережелерді қажет етеді және шектеулі қамтуды қамтамасыз етеді.

Бұл бізді Machine Learning-ге жетелейді және нақты түрде Табиғи тілді өңдеу (NLP). NLP - филиал Жасанды интеллект және мазмұны мен мәнмәтінін түсіну үшін, сондай-ақ болжам жасау үшін Machine Learning қолданылады.[5] NLP көптеген ерекшеліктері түйіндемені талдауда өте маңызды. Қысқартылған қалыпқа келтіру және белгілеу қысқартулардың әр түрлі мүмкін форматтарын есепке алады және оларды қалыпқа келтіреді. Лемматизация тілдік сөздікті қолдана отырып, сөздерді түбіріне түсіреді Стеминг «s», «ing» және т.б. алып тастайды. Нысанды шығару қолданады регес өрнектері, сөздіктер, статистикалық талдау адамдарды, орындарды, компанияларды, телефон нөмірлерін, электрондық пошта мекен-жайларын, маңызды сөз тіркестерін және басқаларын анықтау үшін үлгіге негізделген күрделі экстракция.[4]

Тиімділік

Түйіндемені талдаушылар 87% дәлдікке жетті[6], бұл мәліметтерді енгізу дәлдігін және мәліметтерді дұрыс санаттауды білдіреді. Адамның дәлдігі әдетте 96% -дан аспайды, сондықтан түйіндемені талдаушылар «адамның дәлдік деңгейіне» жетті.[7]

Бір басшы рекрутингтік компания деректерді енгізу дәлдігін салыстыру үшін үш түйіндемені және адамдарды сынап көрді. Олар түйіндемені талдауға арналған бағдарламалық жасақтама арқылы 1000 түйіндеме жасады және адамдарға қолмен талдау жасап, мәліметтерді енгізді. Бағдарламалық жасақтамамен салыстырғанда адамдардың әрекеттерін бағалау үшін компания үшінші тарапты әкелді. Олар түйіндемені талдаушылардың нәтижелері жан-жақты және қателіктері аз болғанын анықтады. Адамдар түйіндемеге барлық ақпаратты енгізбеді, кейде қате жазған немесе қате сандарды жазған.[8]

2012 жылғы экспериментте клиникалық ғалымның лауазымдық нұсқаулығы негізінде идеалды үміткерге түйіндеме жасалды. Талдаушыдан өткеннен кейін үміткердің жұмыс тәжірибесі жұмыс берушінің тізімінде көрсетілген күнге байланысты мүлдем жоғалды. Сондай-ақ, талдаушы бірнеше білім дәрежелерін ала алмады. Нәтижесінде үміткер тек 43% рейтингіге ие болды. Егер бұл нақты үміткердің түйіндемесі болған болса, олар лауазымға лайықты болғанымен келесі сатыға ауыспас еді.[9] Егер соңғы бірнеше жыл ішінде жақсартулар болған-болмағанын білу үшін ұқсас зерттеу қазіргі түйіндемені талдаушыларға жүргізілсе пайдалы болар еді.

Артықшылықтары

  • 2003 жылы Марианна Бертран мен Сендхил Муллайнатан жүргізген әйгілі зерттеу Эмили мен Грег есімдері бар үміткерлердің Лакиша мен Джамалға қарағанда жұмысқа жарамдылығын қарастырды. Бұдан шығатын қорытынды, ақ дыбыстық атаулармен түйіндемелер қара дыбыстық атаулармен салыстырғанда 50% -ға көп қоңырау шалды.[10] 2014 жылы Австралияда және Жаңа Зеландияда гендерлік белгілерге байланысты дискриминацияны зерттеу үшін зерттеу жүргізілді. Insync Surveys, зерттеу фирмасы және Hays, жұмысқа қабылдау жөніндегі маман 1029 жалдамалы менеджерге түйіндеме жіберді, олардың аты тек айырмашылық болды. Менеджерлердің жартысы Саймон Кукке, қалған жартысы Сьюзан Кэмпбеллге түйіндеме алды. Зерттеу нәтижесінде Саймон қайта қоңырау шалу ықтималдығы жоғары екендігі анықталды.[11] Түйіндемені талдау үміткерлерді объективті ақпарат негізінде рейтингтеуге мүмкіндік береді және жалдау процесінде оңай көрінетін бейімділіктің алдын алуға көмектеседі. Бағдарламалық жасақтама атау, жыныс, нәсіл, жас, мекен-жай және басқалар сияқты жағымсыздықты тудыратын факторларды елемеу және жасыру үшін бағдарламалануы мүмкін.[12]
  • Технология өте үнемді және ресурстарды үнемдейді. Кандидаттардан өтінім беруді талап етпейтін немесе рекруттердің уақытын ысыраптайтын ақпаратты қолмен енгізуді сұраудың орнына, енді мәліметтер енгізу автоматты түрде жүзеге асырылады.[13]
  • Байланыс ақпараты, тиісті дағдылар, жұмыс тарихы, білімі және кандидат туралы нақты ақпаратқа қол жетімді.[13]
  • Өтініш берушілерді тексеру процесі қазір айтарлықтай жылдам және тиімдірек. Әрбір түйіндемені қараудың орнына, рекрутерлер оларды белгілі бір сипаттамалары бойынша сүзіп, сұрыптап, іздей алады. Бұл рекрутерлерге сұхбаттасу үдерісінен өтуге және лауазымдарды жылдамырақ толтыруға мүмкіндік береді.
  • Жұмыс іздеп жүрген адамдардың ең үлкен шағымдарының бірі - өтініш қабылдаудың ұзақтығы. Резюмені талдаушылармен бұл процесс тезірек жүреді және үміткерлердің тәжірибесі жақсарады.[14]
  • Технология білікті кандидаттардың сызаттардан өтіп кетуіне жол бермейді. Орта есеппен рекрутер түйіндемені қарауға 6 секунд кетеді.[15] Рекрутер олардың жүздеген немесе мыңдағанын қарап жатқанда, ықтимал үміткерлерді жіберіп алу немесе жоғалту оңай болуы мүмкін.
  • Үміткердің түйіндемесі талданғаннан кейін олардың мәліметтері базада қалады. Егер олар білікті, бірақ өтініш білдірмеген позиция пайда болса, компанияда әлі де ақпарат бар және олармен байланыса алады.

Қиындықтар

Талдау бағдарламалық жасақтамасы түйіндемелердегі қажетті ақпаратты дұрыс түсіру үшін күрделі ережелер мен статистикалық алгоритмдерге сүйенуі керек. Жазу стилінің, сөз таңдаудың, синтаксистің және т.б. көптеген вариациялары бар және бір сөз бірнеше мағынаға ие бола алады. Тек датаны жүздеген түрлі жолмен жазуға болады.[1] Осы түйіндемені талдаушылар үшін барлық түсініксіздікті есепке алу әлі де қиын. Табиғи тілді өңдеу және жасанды интеллект контексттік ақпаратты және адамдардың жазбаша тілде не айтқысы келетінін түсінуде әлі де бар.

Оңтайландыруды жалғастыру

Резюмені талдаушылар соншалықты көп орынға ие болғаны соншалық, үміткерлер рекруттерге жазудан гөрі, талдау жүйесіне жазуға назар аударуы керек. Олардың қалай жұмыс істейтінін түсіну - бұл алғашқы қадам, бірақ өтініш берушінің түйіндемесін оңтайландыру үшін жасай алатын нақты өзгерістері бар. Мұны қалай жасау керектігі туралы бірнеше кеңестер бар:

  1. Түйіндеменің тиісті жерлерінде жұмыс сипаттамасындағы кілт сөздерді қолданыңыз. Бұл кілт сөздер сөзсіз талдау процесіне қосылады.[13]
  2. Үстіңгі және астыңғы деректемелерді пайдаланбаңыз. Олар талдау алгоритмдерін шатастыруға бейім.[16]
  3. Қаріптер, макеттер және пішімдеу үшін қарапайым стильді қолданыңыз.[16]
  4. Графикадан аулақ болыңыз.[16]
  5. «Жұмыс тәжірибесі» және «Білім» сияқты стандартты бөлім атауларын қолданыңыз.[3]
  6. Қысқартулар, егер олар жұмыс сипаттамасында болмаса, қолданудан аулақ болыңыз. Ең қауіпсіз нұсқа ұзын форманы жазу және жақша ішіне қысқартуды енгізу болуы мүмкін.[3]
  7. «Жұмыс тәжірибесі» бөліміндегі күндерден бастамаңыз. Сарапшылар әдетте жұмыс атауларынан немесе компания атауларынан кейінгі күндерді іздейді.[3]
  8. Өткен жұмыс тәжірибесін форматтауға сәйкес келіңіз. Стандарт - бұл лауазым атауы, компания атауы, содан кейін жұмысқа орналасу күндері.[9]
  9. Резюмені талдаушылардың көпшілігі барлық негізгі файл түрлерімен жұмыс істейтінін айтады, бірақ қауіпсіз жағында болу үшін docx, doc және pdf-мен жабысады.[3]

Бағдарламалық жасақтама және жеткізушілер

Түйіндемені талдауға арналған көптеген жеке нұсқалар бар, және олар әдетте бірге жинақталған Өтініш берушілерді бақылау жүйелері, оларды компаниялар жалдау процесін оңтайландыру үшін қолданады. 90% 500 сәттілік компаниялар өтініш берушілерді қадағалау жүйесін қолданады және олар жұмысқа орналасуға арналған өтінімдерді өңдеуден, жұмысқа қабылдау процесін басқарудан және жалдау туралы шешімді орындаудан бастап бәрін жасай алады.[17]

Жасанды интеллекттің және машиналық оқытудың соңғы жетістіктерімен және мәтіндік тау-кен және 95% дәлдікті қамтамасыз ететін жетілдіруді талдау [18] деректерді өңдеуде көптеген AI технологиялары [19] жұмыс іздеушілерге өтініш құжаттарын құруға көмектесу үшін пайда болды. Бұл қызметтер ATS-ге ыңғайлы түйіндемелерді құруға, түйіндемені тексеру және скринингтен өткізуге, барлық дайындық және қолдану процестеріне көмектеседі. Leap.ai және Skillroads сияқты жасанды интеллектуалды құрылысшылардың кейбіреулері түйіндемені жасауға көңіл бөледі, ал басқалары, мысалы, Стелла, сонымен бірге жұмыс іздеу кандидаттарды сәйкес бос жұмыс орындарына сәйкестендіруге байланысты. 2017 жылы Google жұмыс орындарына арналған Google құру арқылы 215,68 миллиард АҚШ долларын құрайтын (2017 ж. Жағдай бойынша) әлемдік рекрутинг нарығын бұзуға әрекет жасады, бұл еңбек нарығына қатты әсер етеді деп болжануда. Іздеу жүйесіне бұл кеңейту Cloud Talent Solution пайдаланады,[20] Google-дің өзіндік өнертабысы, бұл ақылды түйіндемені құрастырушы мен сәйкестендіру жүйесінің тағы бір қайталануы.

Келешек

Түйіндемені талдаушылар қазірдің өзінде орта және ірі компаниялардың көпшілігінде стандартты болып табылады және бұл үрдіс жалғасатын болады, өйткені қол жетімді бола түседі.[13]

Білікті үміткердің түйіндемесі тиісті түрде пішімделмеген болса немесе белгілі бір кілт сөздер мен сөз тіркестері болмаса, оны елемеуге болады. Машиналық оқыту және табиғи тілді өңдеу жақсарған сайын, түйіндемені талдаушылардың дәлдігі де жақсарады.

Бағдарламалық жасақтаманы қайта жаңартуды жалғастыратын бағыттардың бірі - түйіндемедегі ақпаратты тек оны шығарғаннан гөрі, оған контексттік талдау жасау. Бөлшектеу жүргізетін компанияның бір қызметкері «талдаушы деректерді жіктеп, оны басқа көздерден алынған біліммен байытып, деректерді қалыпқа келтіріп, оларды талдау үшін қолдануға және іздеуді жақсартуға мүмкіндік беруі керек» деді. [21]

Сондай-ақ, талдау компанияларынан түйіндемелерден, тіпті LinkedIn профильдерінен тыс кеңейту ұсынылады. Сияқты салаларға арналған сайттардан ақпараттарды шығарумен айналысады GitHub және әлеуметтік медиа профильдері.[21]  

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б «Түйіндеме / түйіндемені талдау дегеніміз не?» DaXtra, Daxtra Technologies Ltd, 18 қазан 2016 ж., Www.daxtra.com/2016/10/18/what-is-cvresume-parsing/.
  2. ^ Рэтклиф, Кристофер. «Іздеу жүйесінің сағаты». Семантикалық іздеу дегеніміз не және ол не үшін маңызды?, ClickZ Group Limited, 21 қазан 2015 ж., Searchenginewatch.com/sew/opinion/2431292/what-is-semantic-search-and-why-does-it-matter.
  3. ^ а б c г. e «Сіздің резюмеңіз автоматтандырылған скринингке дайын ба?» Хакерлеуді жалғастыру, Хакерлеуді жалғастыру, 2016 жылғы 2 қаңтар, www.resumehacking.com/ready-for-automated-resume-screening.
  4. ^ а б Нельсон, Пол. «Ақпаратты алудың табиғи тілдік өңдеу әдістері». Іздеу технологиялары, Іздеу технологиялары, www.searchtechnologies.com/blog/natural-language-processing-techniques.
  5. ^ Рейнольдс, Брэндон. «Табиғи тілді өңдеудегі қорқынышты қиындық (бұл біз.)»Salesforce блогы, Salesforce.com, Inc., 17 тамыз 2016 ж., Www.salesforce.com/blog/2016/08/trouble-with-natural-language-processing.html.
  6. ^ https://medium.riminder.net/hr-software-companies-why-structuring-your-data-is-crucial-for-your-business-f749ecf3255a
  7. ^ «Сарапшылардың түрлері және олардың жұмыс тәртібі». Дахтра, Daxtra Technologies Ltd, 26 ақпан 2014 ж., Www.daxtra.com/2014/02/26/types-of-parser-and-how-they-work/.
  8. ^ «Ең жақсы басшы рекрутер тестілеудің дәлдігін анықтайды». Саралауды жалғастыру: дәлдікті максималды тестке қою, Sovren Group, Inc., www.sovren.com/resource-center/a-top-execution-recruiter-puts-accuracy-to-the-ultimate-test/.
  9. ^ а б Левинсон, Меридит. «Өтініш берушілерді қадағалау жүйелерін (ATS) ұрып-соғудың 5 инсайдерлік құпиясы».CIO, CIO, 1 наурыз 2012 ж., Www.cio.com/article/2398753/careers-staffing/careers-staffing-5-insider-secrets-for-beating-applicant-tracking-systems.html.
  10. ^ Ховард, Жаклин. “Жаңа зерттеу аттар мен нәсілдік көзқарастар туралы ашынған шындықты растайды”. Huffington Post, TheHuffingtonPost.com, 8 қазан 2015 ж., Www.huffingtonpost.com/entry/black-sounding-names-study_us_561697a5e4b0dbb8000d687f.
  11. ^ Кон, Лаура. «Бұл әйел Exec жұмысқа орналасу үшін өз есімін еркек деп өзгертті. Керек пе? »Деп сұрады. Сәттілік, Time, Inc., 8 маусым 2016 жыл, fortune.com/2016/06/08/name-bias-in-hiring/.
  12. ^ «Рекрутерлер жасанды интеллектті бейсаналық жағымсыздықты азайтудың 3 әдісі». Жасырын рекрутер, 12 мамыр 2017 ж., Theundercoverrecruiter.com/ai-reduce-unconscious-bias/.
  13. ^ а б c г. «HR технологиясындағы нәресте қадамдары: түйіндемені талдау дегеніміз не?» Рекрутбокс, Recruiterbox Inc, 12 қазан 2017 ж., Recruiterbox.com/blog/baby-steps-in-hr-technology-what-is-resume-parsing-2/.
  14. ^ Қабыл, Анине. «Жұмыс іздеушілердің 60% -ы өтініш беру процедурасына шыдай алмайтын нақты себеп». Business Insider, Business Insider, 2016 жылғы 16 маусым, www.businessinsider.com/why-most-ob-seekers-cant-stand-the-application-process-2016-6.
  15. ^ Шульц, Кэрол. «Минутым бар ма? Олай болса, түйіндемені қарап шығыңыз ». ERE, ERE Media., 3 мамыр 2012 ж., Www.ere.net/got-a-minute-if-so-spend-it-looking-at-resumes/.
  16. ^ а б c Капелли, Питер. «Қалай жұмыс табуға болады? Машиналарды ұр. ” Уақыт, Time Inc., 11 маусым 2012 ж., Business.time.com/2012/06/11/how-to-get-a-job-beat-the-machines/.
  17. ^ Ху, Джеймс. «Өтініш берушілерді қадағалау жүйелері туралы сіздің негізгі 7 сұрағыңызға жауап берілді».Рекрутер, Recruiter.com, Inc., 16 тамыз 2017 ж., Www.recruiter.com/i/your-top-7-questions-about-applicant-tracking-systems-answered/.
  18. ^ «95% дәлдікке дейін». Деректер ғылымына қарай.
  19. ^ «Сізді жұмысқа қабылдауға көмектесетін интеллектуалды технологиялар». Skillroads.
  20. ^ «Бұлтты таланттардың шешімі». Google.
  21. ^ а б Зелинский, Дэйв. «Сіздің түйіндемені талдаушы жинақталады ма? Жаңа буын жүйелерін қалай бағалауға болады ». SHRM Адами ресурстарды басқару қоғамы, SHRM, 10 мамыр 2016 ж., Www.shrm.org/resourcesandtools/hr-topics/technology/pages/does-your-resume-parser-stack-up-how-to-evaluate-next-generation-systems.aspx?sthash .2dz2wgkl.mjjo.