Купить статью

< Вернуться к списку статей

Авторы: Стоянова О. В., Бакотин В. Опубликовано в № 5(77) 30 октября 2018 года
Рубрика: Управление эффективностью

Купить статью

Скачать первую страницу

Методы обработки текстов и машинного обучения в HRM-приложениях: возможности и особенности

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.

Ключевые слова

обработка текстов, машинное обучение, управление человеческими ресурсами, частично-структурированные текстовые данные, оценка соответствия, планирование карьеры, анализ обратной связи.

Автор статьи:

Стоянова О. В.

Ученая степень:

докт. техн. наук, профессор, департамент бизнес-информатики и операционного менеджмента, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)