Reading Between the Lines: Classifying Resume Seniority with Large Language Models
作者: Matan Cohen, Shira Shani, Eden Menahem, Yehudit Aperstein, Alexander Apartsin
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-11
备注: 5 pages, 3 figures
💡 一句话要点
利用大型语言模型进行简历资历分类，解决经验夸大和自我包装带来的挑战。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 简历分析 资历评估 自然语言处理 BERT 招聘 候选人评估
📋 核心要点
- 现有简历资历评估方法难以应对经验夸大和自我包装，导致评估结果不准确。
- 利用大型语言模型捕捉简历中的细微语言线索，区分真实资历与虚假信息。
- 构建混合数据集，包含真实简历和合成困难样本，以更全面地评估模型性能。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了大型语言模型（LLM），包括微调的BERT架构，在自动简历资历分类中的有效性。简历资历评估是一项关键但具有挑战性的任务，因为求职者普遍存在夸大经验和模糊自我展示的情况。为了严格评估模型性能，我们引入了一个混合数据集，该数据集包含真实简历和合成生成的困难样本，旨在模拟夸大的资历和低估的资历。我们使用该数据集评估了大型语言模型在检测与资历膨胀和隐含专业知识相关的细微语言线索方面的性能。我们的研究结果突出了增强人工智能驱动的候选人评估系统和减轻自我推销语言引入的偏见的有希望的方向。该数据集可在https://bit.ly/4mcTovt获取，供研究社区使用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决简历资历分类问题，现有方法难以有效识别简历中夸大的经验和模糊的自我描述，导致资历评估不准确。现有方法缺乏对细微语言线索的敏感性，无法区分真实的专业知识和自我推销。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解能力，学习简历中与资历相关的细微语言模式。通过训练LLM识别资历膨胀和隐含专业知识的线索，从而更准确地评估候选人的资历。
技术框架：论文采用基于BERT架构的微调模型作为主要技术框架。整体流程包括：1）构建混合数据集，包含真实简历和合成困难样本；2）使用该数据集微调BERT模型；3）评估微调后的模型在资历分类任务上的性能。该框架旨在利用LLM的预训练知识和微调数据，提高资历分类的准确性。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个混合数据集，该数据集包含真实简历和合成生成的困难样本。这些困难样本旨在模拟夸大的资历和低估的资历，从而更全面地评估模型在各种情况下的性能。此外，论文还探索了LLM在检测与资历膨胀和隐含专业知识相关的细微语言线索方面的能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1）使用BERT作为基础模型，并进行微调；2）构建混合数据集，包含真实简历和合成困难样本；3）设计评估指标，以衡量模型在资历分类任务上的准确性和鲁棒性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。
📊 实验亮点
研究结果表明，大型语言模型在简历资历分类任务中表现出良好的性能。通过在混合数据集上进行训练，模型能够有效识别简历中与资历相关的细微语言线索，并区分真实资历与虚假信息。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确提及，但研究强调了LLM在增强AI驱动的候选人评估系统方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于招聘领域，提升AI驱动的候选人评估系统的准确性和效率，减少人工筛选简历的工作量。通过识别简历中的虚假信息和夸大描述，帮助企业更客观地评估候选人的资历，降低招聘风险。此外，该技术还有助于消除因自我推销语言带来的偏见，实现更公平的招聘过程。
📄 摘要（原文）
Accurately assessing candidate seniority from resumes is a critical yet challenging task, complicated by the prevalence of overstated experience and ambiguous self-presentation. In this study, we investigate the effectiveness of large language models (LLMs), including fine-tuned BERT architectures, for automating seniority classification in resumes. To rigorously evaluate model performance, we introduce a hybrid dataset comprising both real-world resumes and synthetically generated hard examples designed to simulate exaggerated qualifications and understated seniority. Using the dataset, we evaluate the performance of Large Language Models in detecting subtle linguistic cues associated with seniority inflation and implicit expertise. Our findings highlight promising directions for enhancing AI-driven candidate evaluation systems and mitigating bias introduced by self-promotional language. The dataset is available for the research community at https://bit.ly/4mcTovt