МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В HRM-ПРИЛОЖЕНИЯХ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОСОБЕННОСТИ

Ольга Владимировна Стоянова, Василий Александрович Бакотин

Результат исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьярецензирование

Аннотация

За последние несколько лет задачи управления человеческими ресурсами существенно изменились и продолжают меняться. Ключевыми становятся задачи повышения приверженности сотрудников компании, увеличения привлекательности компании как работодателя, а также обеспечения кадровой информационной безопасности. Для решения всех перечисленных задач необходим анализ больших объемов информации, представленной в частично-структурированном тестовом виде. Эффективность такого анализа может быть повышена за счет применения методов обработки текстов и машинного обучения. В статье представлены результаты анализа особенностей имеющейся информации, недостатков и ограничений часто используемых аналитических методов в контексте задач управления человеческими ресурсами. Представлен пример разработки метода решения задачи оценки соответствия компетенций кандидатов требованиям должностной позиции, использующий алгоритмы анализа текстовых данных и машинного обучения.
Переведенное названиеText processing and machine learning methods in HRM applications: opportunities and features
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)12–19
ЖурналПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
Том13
Номер выпуска5(77)
СостояниеОпубликовано - 30 окт 2018

Ключевые слова

  • ОБРАБОТКА ТЕКСТОВ
  • машинное обучение
  • управление человеческими ресурсами
  • ЧАСТИЧНО-СТРУКТУРИРОВАННЫЕ ТЕКСТОВЫЕ ДАННЫЕ
  • ОЦЕНКА СООТВЕТСТВИЯ
  • ПЛАНИРОВАНИЕ КАРЬЕРЫ
  • АНАЛИЗ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В HRM-ПРИЛОЖЕНИЯХ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОСОБЕННОСТИ». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать