Textkernel introduceert LLM Parser: Een sprong voorwaarts in cv parsing en recruitment technologieBegin parsing met LLM Parser

AI zorgt voor een revolutie in de wervingsindustrie door taken als het screenen van cv’s en het plannen van sollicitatiegesprekken te automatiseren, waardoor recruiters zich kunnen richten op het opbouwen van relaties en het nemen van weloverwogen beslissingen over aanwerving. AI stelt recruiters in staat om slimmer te werken, niet om ze te vervangen. Omarm AI om voorop te blijven lopen en het beste talent voor jouw organisatie aan te nemen.

7 beperkingen van grote taalmodellen (LLM’s) in wervingstechnologie

AI zorgt voor een revolutie in de wervingsindustrie door taken als het screenen van cv’s en het plannen van sollicitatiegesprekken te automatiseren, waardoor recruiters zich kunnen richten op het opbouwen van relaties en het nemen van weloverwogen beslissingen over aanwerving. AI stelt recruiters in staat om slimmer te werken, niet om ze te vervangen. Omarm AI om voorop te blijven lopen en het beste talent voor jouw organisatie aan te nemen.

Een grote knowledge graph bouwen voor het wervingsdomein met de ontologie van Textkernel

Dit is een artikel over het bouwen van een grote kennisgrafiek voor het wervingsdomein. Er wordt besproken wat een kennisgrafiek is en wat de voordelen zijn van het gebruik ervan. Het artikel laat ook zien hoe de kennisgrafiek van Textkernel wordt opgebouwd en onderhouden. Enkele belangrijke punten uit dit artikel zijn dat de kennisgrafiek wordt gebruikt om de nauwkeurigheid van Textkernel’s software te verbeteren en dat deze voortdurend wordt bijgewerkt.

Online vacatures hebben veel duplicaten. Maar hoe kun je ze opsporen als het geen exacte kopieën van elkaar zijn?

Het artikel bespreekt het probleem van het identificeren en groeperen van dubbele personeelsadvertenties. De auteurs stellen een systeem voor dat gebruikmaakt van shingling, min-wise permutation hashing en inverted indexing om vacatures te vinden die tekstueel lijken op een nieuw invoerdocument. Ze gebruiken ook machine learning en regelgebaseerde technieken om irrelevante inhoud te verwijderen en tekstgedeelten te identificeren die een functieomschrijving en kandidaatvereisten bevatten. Het systeem is in staat om 90% van de duplicaten te vinden.