Automatización de preselección en el órea de talento humano, utilizando tecnologí­as de NLP y RPA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.23857/dc.v7i4.2167

Palabras clave:

Curriculum, nlp, rpa, nlu, automatización, robótica.

Resumen

La presente investigación consiste en desarrollar un prototipo que resuelve la necesidad de clasificar y ordenar los currí­culos mediante la utilización de Procesamiento de lenguaje natural NLP y Automatización robótica de procesos RPA. El proceso consiste en extraer información no estructurada, consultar a fuentes de información dispersas y aplicar criterios de escala valorativa.

Para la extracción de la información no estructurada de los currí­culos se emplea, entrenamiento y creación de reglas con métodos tipo diccionarios.          

Se despliega el modelo en el ambiente de IBM llamado Watson Natural Language Understanding NLU.

Para consultar las fuentes de información internas y externas del proceso, se emplea diagramación de bots identificados en el proceso de levantamiento de información.

Se construyen bots para consulta y consolidación de información acorde a las necesidades de escalas valorativas que son configurables por el analista de recursos humanos Selector.

Para el trabajo conjunto de bots, nlp y rpa se usa la tecnologí­a de Rocketbot, IBM Watson Knowledge Studio, Python y 2Captcha.

Biografía del autor/a

Jhonny Alexis Zapata-Chango, Universidad Israel, Quito,

Tecnólogo en Análisis de Sistemas, Universidad Israel, Quito, Ecuador.

Pablo Marcel Recalde-Varela, Universidad Israel, Quito,

Magister en Gestión de las Comunicaciones y Tecnologías de la información, MSC, Ingeniero de Sistemas de Computación E Informática, Universidad Israel, Quito, Ecuador.

Citas

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Publicado

2021-08-10

Cómo citar

Zapata-Chango, J. A., & Recalde-Varela, P. M. (2021). Automatización de preselección en el órea de talento humano, utilizando tecnologí­as de NLP y RPA. Dominio De Las Ciencias, 7(4), 1239–1248. https://doi.org/10.23857/dc.v7i4.2167

Número

Vol. 7 Núm. 4 (2021): AGOSTO ESPECIAL

Sección

Artí­culos Cientí­ficos

Licencia

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