PriyaraniSuramanji/AI-Resume-Screening-Job-Matching-System

このリポジトリは、自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を用した「履歴書スクリーニングと求人マッチング」システムの調査・統合提案をまとめたものです。大規模応募を扱う企業や採用担当者、ATS開発者が対象で、手作業の選考を効率化しバイアスを低減することを目的としています。主な機能は履歴書パース（PDF/DOCX/TXT対応）と名寄せ(NER)による情報抽出、TF-IDF/Word2Vec/BERT/SBERT等による特徴ベクトル化、コサイン類似度による意味的マッチング、SVM／KNN／Random Forest／Gradient Boosting／Naive Bayes等を用いた候補分類・ランキング、欠落スキル提案を行う推薦機能、採用担当者用のダッシュボード、及び採用結果を反映するフィードバック学習ループです。加えて、三件の研究を比較分析し、それぞれの手法・利点・制約を統合したフレームワークを提示しています。