Інтелектуальна система управління персоналом
DOI:
https://doi.org/10.18372/1990-5548.59.13634Ключові слова:
Управління людськими ресурсами, база знань, система підтримки рішень, нейронна мережаАнотація
У даній роботі розглянуто проблему управління персоналом за допомогою штучних нейронних мереж в області пошуку бажаної роботи і допомоги рекрутерів, які використовують цей ресурс для пошуку кращого кандидата на дану роботу. Пропонується використовувати нейронні мережі для перегляду резюме, ранжирування кандидатів відповідно до їх рівнем кваліфікації та створення алгоритмів машинного навчання для автоматизації процесів перевірки резюме. Згорткова нейронна мережа використовується для вирішення завдань. В якості алгоритму навчання використовується генетичний алгоритм. Розроблено підхід до оптимального вибору структури хромосом.
Посилання
30+ Talent Acquisition Technologies That Use #ArtificialIntelligence https://workology.com/30-talent-acquisition-technologies-that-use-artificialintelligence/
Xiang Zhang, Junbo Zhao, and Yann LeCun, “Character-level convolutional networks for text classification,” in Advances in Neural Information Processing Systems. pp. 649–657, Feb. 2015.
Yoon Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” IEMNLP, pp. 1746–1751, Sep. 2014.
Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” ICLR, 2013. arXiv:1301.3781v3 [cs.CL] 7 Sep 2013.
Jeffrey Pennington, Richard Socher, and Christopher D. Manning, “Glove: Global vectors for word representation,” Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 1532–1543, October 25-29, 2014, Doha, Qatar.
Yoshua Bengio Yann LeCun, Leon Bottou, and Patrick Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” Proc. of the IEEE November 1998, pp. 1–46.
Zellig Harris, Distributional structure, Word, 1954.
Jones K. S., “A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval,” Journal of Documentation. 1972.
Marc Damashek, Gauging similarity with n-grams: Language-independent categorization of text. Science, New Series, 1995.
V. M. Sineglazov and O. I. Chumachenko, "Structural and Parametric Synthesis of Packing Neural Networks," Materials of the International Scientific and Practical Conference "Information Technologies and Computer Modeling," Ivano-Frankivsk–Yaremche, Ukraine (May 14-19, 2018), pp. 225–228. (in Ukrainian)
##submission.downloads##
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
