Juiste bewoordingen voor matching

Een lovenswaardig idee. Tijdens de hackaton (NLP Natural Language Processing) A.I. van 2018 kwam het volgend topic dat hiermee verbonden is aan bod: scannen van tekst op soft skills en deze omzetten naar het vooropgestelde kader en woordenboek van VDAB. Bij NLP gaat het om taalherkenning op rapporten om patronen te herkennen, bepaalde onderdelen uit een rapport te vergelijken, of bepaalde informatie uit rapporten snel terug te vinden. Het uitgewerkte voorbeeld werd positief bij VDAB onthaald. Soft skills zijn moeilijker in te schatten dan vaktechnische skills. Tegelijk hanteert iedereen een ander referentiekader wanneer het over soft skills gaat. Ze worden anders benoemd of anders gedefinieerd of ze worden ruimer of smaller opgevat. Binnen VDAB bestaat een kader voor soft skills met bijhorend woordenboek ontworpen dat iedereen binnen VDAB kan gebruiken, en bij uitbreiding, ook de partners en gebruikers van de VDAB-tools (werkzoekenden en werkgevers). Bestaande teksten zoals vacatures, functieomschrijvingen, … bevatten omschrijvingen die verwijzen naar soft skills zonder dat deze uitdrukkelijk worden benoemd, of die op verschillende manieren worden benoemd en gedefinieerd. Het is hier dat NLP iets kan betekenen. Belangrijk is veel informatie te hebben want A.I. leert optimaal bij grote aangeleverde, gestructureerde volumes.

Dit is een zeer praktijkrelevante vraag. Dergelijke functionaliteiten bestaan al grotendeels in HR tools voor e-recruitment bijvoorbeeld. Neem zeker eens een kijkje op het Internet naar "Applicant Tracking Software" (ATS). bijvoorbeeld: https://www.jobscan.co/blog/8-things-you-need-to-know-about-applicant-tracking-systems/

Zeer interessante suggestie! Er bestaan al wel wat AI tools die assistentie bieden bij het schrijven van teksten, in het bijzonder voor het schrijven van reclame-advertenties. Het gebruik van AI specifiek voor het schrijven of aanpassen van CVs en vacatures wordt momenteel onderzocht door diverse onderzoeksgroepen binnen het Vlaams AI Onderzoeksprogramma. Hoe kan de tekst de beschikbare of vereiste vaardigheden beter reflecteren? Hoe kan een vacaturetekst meer aandacht trekken, en vooral de aandacht personen die het best bij de job passen? Hoe kan een CV anders verwoord worden om de juiste werkgevers aan te spreken, natuurlijk zonder de waarheid geweld aan te doen? En belangrijk: kan een vacaturetekst anders verwoord worden met het oog op een grotere inclusiviteit? Oplossingen voor dergelijke problemen liggen vandaag binnen handbereik, dankzij doorbraken in de ontwikkeling van systemen voor natuurlijke taalverwerking en machinaal leren. Als onderzoekers binnen het Vlaams AI onderzoeksprogramma zijn we ook steeds op zoek naar nieuwe partners om mee samen te werken. Contacteer me gerust indien interesse.

https://www.recruitmenttech.com/demoday/startup-pitch/traicie/