Nov, 2023

基于简历的职位匹配应用程序，包含语音面试和语法分析：一项综述

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TL;DR通过自然语言处理（NLP）和语音识别的进展，在家庭自动化等领域出现了完全自动化的复杂系统，这些系统被称为自动语音识别系统（ASR）。本文研究探讨了提供语音和基于文本的自然语言处理以进行面试准备和相关职位推荐的一体化系统的可行性，同时也探讨了现有推荐系统的局限性。通过这篇文献综述，我们可以了解到 NLP 技术在类似用例中的方法和局限性，以为我们即将进行的项目提供帮助。
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发现论文，激发创造
  • 通过自然语言处理进行计算机工作市场分析

    利用自然语言处理技术从职位描述中提取相关信息，包括解决训练数据的稀缺性、标注指南的缺乏以及从职位广告中提取有效信息的不足等挑战，最终通过引入抽取方法和多个数据集相辅相成的检索增强模型来提高整体性能，并将提取到的信息置于特定分类体系中。

    Apr, 2024

  • 对话语言的自动语音识别系统评估：语言学视角

    本文以法语为案例研究，从语言学的角度探讨自动语音识别系统在复杂语境下的识别准确度，并解决了法语同音词的歧义问题，提高了法语语音转写准确度。

    Nov, 2022

  • 智能个人助理中未处理话语的两阶段语音应用推荐系统

    本文提出了一种两阶段的简短目录筛选 - 重新排序推荐系统来匹配第三方语音应用程序到未处理的语音请求，并展示了从基线规则系统收集的观察数据如何构建新系统，以及曝光偏差如何产生离线和人类评估之间的差异，最后提出了两种重新标记方法来处理不完整的基础事实，并缓解曝光偏差。我们通过大量离线实验展示了该系统的有效性。此外，我们展示了在线 A/B 测试结果，显示用户满意度显著提升。

    Oct, 2021

  • 连接人文社科：应用语言与语音技术于在线问卷调查

    本文研究如何运用语音和语言技术处理荷兰面板调查中的开放性问题，使用自动语音识别处理口头回答并使用 transformer 模型进行情感分析和主题模型分析。

    Feb, 2023

  • 基于 ASR 的阅读启蒙导师：如何优化对一年级学生的反馈

    本研究通过 ASR 系统分析儿童的语音来开发新的系统，与之前的研究进行比较，结果表明新开发的 ASR 系统在正确拒绝方面表现出更好的结果；该结果表明，难以对孤立的单词进行分类。

    Jun, 2023

  • 自然语言机器人编程：将自然语言处理与自主机器人抓取集成

    本文提出了一种基于语法的自然语言机器人编程框架，特别用于拾取和放置任务，其方法使用自定义的动作词词典来存储共享意义的单词，通过增加更多的动作词从词汇数据库，轻松扩展词汇量。本文通过模拟和现实世界的实验验证了我们的自然语言机器人编程（NLRP）框架，使用配备了校准相机和麦克风的 Franka Panda 机器人手臂，并将参与者要求使用口头命令完成拾取和放置任务，该任务经由 Google 的语音转文本 API 转换为文本并通过 NLRP 框架处理，以获取机器人的联合空间轨迹，该方法具有高的系统可用性得分，可以轻松扩展字典而不依赖于转移学习或大型数据集，未来我们计划通过综合用户研究比较所述框架与不同人类辅助拾取和放置任务的方法

    Apr, 2023

  • 年轻英语学习者语音的错误保留自动语音识别

    在这项工作中，我们构建了一个满足条件的自动语音识别系统，用于年轻语言学习者的自由说话并保留他们的错误。

    Jun, 2024

  • LLM Agents 在招聘中的应用：一种用于简历筛选的创新框架

    这篇论文介绍了一种基于大型语言模型的代理框架，用于简历筛选，旨在提高招聘过程的效率和时间管理。通过实验，结果显示我们的自动简历筛选框架比传统手动方法快 11 倍，经过微调，我们的模型在简历分类和摘要及打分阶段的表现超过了 GPT-3.5 模型的基准性能，同时对 LLM 代理在最终录取阶段的决策效力进行的分析也进一步凸显了 LLM 代理在改变简历筛选过程中的潜力。

    Jan, 2024

  • 职业面试表现的自动分析和预测

    该研究提出了一个计算框架，用于自动量化招聘面试中口头和非口头表现，通过分析在麻省理工学院进行的 138 个面试过程的视频来训练该框架，并能够自动预测面试特征的评分，给出面试技巧建议和发现第一印象对整体评分有影响。

    Apr, 2015

  • 人力资源应用的自然语言处理挑战与机遇：一篇讨论文

    近十年来，在机器学习和自然语言处理领域取得了巨大进展，为招聘和人力资源管理等潜在应用领域开辟了广阔的前景。我们回顾了文本分析在人力资源 / 人事管理领域中的用例，包括已实现和潜在但尚未实施的用例，并分析了其中的机会和风险。

    May, 2024