HR компанияларға арналған түйінді талдау негізіндегі тұлғаны болжауға арналған ақпараттық технология

Бұл мақалада HR компаниялары үшін түйіндемені талдау негізінде тұлғаны болжауға арналған ақпараттық технология шешімін әзірлеу ұсынылған. Бұл зерттеудің мақсаты – резюмелерді талдау және жалдау мақсатында үміткерлердің жеке қасиеттерін болжау үшін машиналық оқыту әдістерін пайдаланудың орындылығын зерттеу. Әдістеме түйіндемелердің үлкен деректер жинағын жинауды және тиісті мүмкіндіктерді алу және терең оқыту моделін үйрету үшін табиғи тілді өңдеу әдістерін пайдалануды қамтыды. Нәтижелер әзірленген шешім түйіндемені талдау негізінде тұлғалық қасиеттерді болжауда жоғары дәлдікке қол жеткізетінін көрсетеді. Бұл технология жалдау процестерінің тиімділігі мен тиімділігін арттыруға, сондай-ақ жұмысқа қабылдау шешімдерінде бейсаналық көзқарастарды азайтуға мүмкіндік береді. HR компаниялары жалдау процестерін оңтайландыру, шығындарды азайту және жалдау шешімдерінің сапасын арттыру арқылы осы технологияны пайдалана алады. Сонымен қатар, ақпараттық технология шешімі HR компанияларына кандидат профильдері туралы құнды түсініктер бере алады, бұл оларға неғұрлым саналы шешімдер қабылдауға және ұйымдық мәдениеті мен құндылықтарына сәйкес келетін адамдарды анықтауға мүмкіндік береді. Осы технологияны пайдалана отырып, HR компаниялары жалпы жалдау стратегиясын жақсарта алады және тиімдірек және әділ жалдау процесіне үлес қоса алады.

1. John O. P., & Srivastava S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. In L. A. Pervin & O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (2nd ed., pp. 102–138). Guilford Press.

2. Liu Y., Ott M., Goyal N., Du J., Joshi M., Chen D., Levy O., Lewis M., Zettlemoyer L., & Stoyanov, V. (2019). Roberta: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692.

3. Tausczik Y.R., Pennebaker J.W. (2010). The psychological meaning of words: LIWC and computerized text analysis methods. Journal of Language and Social Psychology, 29(1), 24-54.

4. Liao H., Chen H., & Liu H. (2018). Personality prediction based on resume analysis using machine learning techniques. In 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 4576-4580). IEEE.

5. Le Q.V., & Mikolov T. (2018). Distributed representations of sentences and documents. arXiv preprint arXiv:1405.4053.

6. Agarwal A., Bhatnagar R. (2020). Predicting Job Performance Using Personality Traits: Evidence from India. Journal of Business Research, 108, 235-248.

7. Joshi M., Pathak P. (2019). Predicting Job Performance Using Artificial Intelligence. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 10(5), 10-14.

8. Liu D., Li X., Li Z., Li, C. (2019). A Personality Trait Prediction Model Based on Machine Learning Algorithms. IEEE Access, 7, 72126-72134.

9. J. Stewart Black, Patrick van Esch, AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it?, Business Horizons, Volume 63, Issue 2, 2020, Pages 215-226, ISSN 0007-6813, https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.12.001.