Resumen de Selección de candidatos usando lógica borrosa, PLN y aprendizaje profundo

Carlos González González, Pedro Javier Herrera Caro

• español

  La evaluación y selección de currículums es un proceso complejo en el que intervienen múltiples factores. Este trabajo presenta un modelo que integra dos componentes claramente diferenciados. En primer lugar, un sistema de evaluación multicriterio y selección difusa, basado en pesos que se autocalculan en función de diversas características. En segundo lugar, un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN) junto con una red neuronal convolucional (CNN), que toma como entrada los resultados del primer sistema y clasifica los currículums en función de cinco criterios. La combinación de ambos enfoques permite reducir la subjetividad en el proceso de toma de decisiones durante la contratación, mejorando así la selección del candidato más adecuado para el puesto. Los resultados obtenidos se compararon con los derivados del proceso de análisis jerárquico (AHP) y con las decisiones de un grupo de expertos en recursos humanos. Para este estudio se utilizó una muestra de más de 1000 currículums.

• English

  The evaluation and selection of Curricula Vitae (CVs) is a complex process involving multiple factors. This study presents a model comprising two clearly distinct components. On the one hand, a multi-criteria evaluation and fuzzy selection system based on weights that are automatically calculated according to various characteristics. On the other hand, a natural language processing (NLP) system and a convolutional neural network (CNN), which take as input the output of the previous process and classify CVs according to five criteria. The use of this combined system helps to reduce subjectivity in recruitment decisions and improves the selection of the most suitable candidate for the position. The results obtained were compared against those from the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the decisions made by a panel of human resources experts. A sample of over 1,000 CVs was used for this study. The study was conducted using a dataset of over 1000 CVs.