Використання великих мовних моделей для автоматизованого вилучення даних із неструктурованих резюме
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
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.
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.
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.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- 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.
- 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.
- 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