У статті розглянуто підхід до визначення відповідності профілів кандидатів вимогам вакансій на основі семантичного аналізу текстових описів. Розроблено два алгоритмічні методи: embedding-based – для кількісного вимірювання семантичної схожості, та GPT-based – для глибшого аналізу контекстуальних і прихованих факторів, що можуть впливати на успішність працевлаштування. Обидва підходи працюють із текстами профілю кандидата й опису вакансії, забезпечуючи інтегровану, більш гнучку оцінку їхньої відповідності. Запропонована методологія демонструє потенціал сучасних моделей обробки природної мови у вдосконаленні процесів персонального добору кадрів, а також відкриваєперспективи для розвитку адаптивних та персоналізованих HR-систем нового покоління.
Біографії авторів
В. В. Павлюк, Національний університет водного господарства та природокористування, м. Рівне
аспірант
В. В. Древецький, Національний університет водного господарства та природокористування, м. Рівне
