Selección de candidatos usando lógica borrosa, PLN y aprendizaje profundo
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12139Palabras clave:
Lógica borrosa, Redes neuronales, Toma de decisiones, Aprendizaje automático, Técnicas de inteligencia artificial, Procesamiento de lenguaje naturalResumen
La evaluación y selección de currículums es un proceso complejo en el que intervienen múltiples factores. Este trabajo presenta un modelo que integra dos componentes claramente diferenciados. En primer lugar, un sistema de evaluación multicriterio y selección difusa, basado en pesos que se autocalculan en función de diversas características. En segundo lugar, un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN) junto con una red neuronal convolucional (CNN), que toma como entrada los resultados del primer sistema y clasifica los currículums en función de cinco criterios. La combinación de ambos enfoques permite reducir la subjetividad en el proceso de toma de decisiones durante la contratación, mejorando así la selección del candidato más adecuado para el puesto. Los resultados obtenidos se compararon con los derivados del proceso de análisis jerárquico (AHP) y con las decisiones de un grupo de expertos en recursos humanos. Para este estudio se utilizó una muestra de más de 1000 currículums.
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