| dc.contributor.author | Дема, Б. С. | uk |
| dc.contributor.author | Dema, B. S. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:50:57Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:50:57Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Дема Б. С. Використання великих мовних моделей для автоматизованого вилучення даних із неструктурованих резюме // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27898. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53703 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто підхід до автоматизованого аналізу та вилучення ключових сутностей із неструктурованих резюме з використанням великих мовних моделей (LLM). Показано, що традиційні методи парсингу на основі регулярних виразів поступаються інтелектуальним моделям у здатності розуміти контекст та складні професійні описи. Описано процес перетворення тексту резюме у структурований JSON-формат, що включає ідентифікацію навичок, досвіду та кваліфікації. | uk |
| dc.description.abstract | A practical approach to automated extraction of key entities from unstructured resumes using Large Language Models (LLMs) is considered. It is shown that traditional parsing methods based on regular expressions are inferior to intelligent models in their ability to understand context and complex professional descriptions. The process of converting resume text into a structured JSON format is described, including the identification of skills, experience, and qualifications. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27898 | |
| dc.subject | великі мовні моделі | uk |
| dc.subject | парсинг резюме | uk |
| dc.subject | вилучення сутностей | uk |
| dc.subject | обробка природної мови | uk |
| dc.subject | структуризація даних | uk |
| dc.subject | штучний інтелект у рекрутингу | uk |
| dc.subject | Large Language Models | en |
| dc.subject | resume parsing | en |
| dc.subject | Named Entity Recognition | en |
| dc.subject | natural language processing | en |
| dc.subject | datastructuring | en |
| dc.subject | AI in recruiting | en |
| dc.title | Використання великих мовних моделей для автоматизованого вилучення даних із неструктурованих резюме | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 37.09.32 : 681.3 | |
| dc.relation.references | Zhu F. et al. Large Language Models for Information Extraction: A Survey // IEEE Access. – 2024. – Vol. 12. – P. 21045–21060. – DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3361245. | en |
| dc.relation.references | Kaur R., Kautish S. Intelligent Resume Parsing and Information Extraction Using Deep Learning and NLP // International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering. – 2023. – Vol. 11, No. 4. – P. 158–169. | en |
| dc.relation.references | Zhang L. et al. LLM-Recruiter: Empowering Recruitment with Large Language Models // arXiv. – 2024. – DOI: 10.48550/arXiv.2402.10543. Ткаченко Олександр Миколайович – к.т.н., доцент кафедри програмного забезпечення, Вінницький національний технічний університет, e-mail: alextk1960@gmail.com | uk |