LLM代理在招聘中的应用：一种新颖的简历筛选框架
计算与语言
2024-08-14 v2
摘要
简历筛选的自动化是组织招聘过程中的关键环节。自动化简历筛选系统通常涵盖一系列自然语言处理（NLP）任务。本文介绍了一种基于大型语言模型（LLMs）的代理框架，用于简历筛选，旨在提高招聘流程的效率和时间管理。我们的框架独特之处在于能够高效地从大型数据集中总结和评分每份简历。此外，它利用LLM代理进行决策。为了评估我们的框架，我们从实际简历构建了一个数据集，并模拟了简历筛选过程。随后，对模拟实验的结果进行了比较和详细分析。结果表明，我们的自动化简历筛选框架比传统手动方法快11倍。此外，通过微调LLMs，在简历句子分类阶段，F1分数显著提升，达到87.73%。在简历总结和评分阶段，我们微调后的模型超越了GPT-3.5模型的基线性能。对LLM代理在最终录用阶段决策效能的分析进一步凸显了LLM代理在转变简历筛选过程中的潜力。
引用
@article{arxiv.2401.08315,
title = {Application of LLM Agents in Recruitment: A Novel Framework for Resume Screening},
author = {Chengguang Gan and Qinghao Zhang and Tatsunori Mori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.08315},
year = {2024}
}
备注
Accept by Journal of Information Processing,(2024), 18 pages, 19 figures