<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Використання великих мовних моделей для автоматизованого вилучення даних із неструктурованих резюме

dc.contributor.authorДема, Б. С.uk
dc.contributor.authorDema, B. S.en
dc.titleВикористання великих мовних моделей для автоматизованого вилучення даних із неструктурованих резюмеuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationДема 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.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27898
dc.identifier.udc37.09.32 : 681.3
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53703
dc.description.abstractРозглянуто 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.abstractA 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.subjectвеликі мовні моделіuk
dc.subjectпарсинг резюмеuk
dc.subjectвилучення сутностейuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectструктуризація данихuk
dc.subjectштучний інтелект у рекрутингуuk
dc.subjectLarge Language Modelsen
dc.subjectresume parsingen
dc.subjectNamed Entity Recognitionen
dc.subjectnatural language processingen
dc.subjectdatastructuringen
dc.subjectAI in recruitingen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesZhu 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.referencesKaur 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.referencesZhang 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.comuk
dc.date.accessioned2026-09-03T10:50:57Z
dc.date.available2026-09-03T10:50:57Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
27898.pdf
Розмір:
245,21 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: