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自然語(yǔ)言處理正在改變?nèi)肆Y源部門的工作方式
如果人力資源部門有足夠的東西，那就是充滿文字的文件。多年的員工調(diào)查、績(jī)效評(píng)估、簡(jiǎn)歷、入職文件等。從歷史上看，對(duì)這些堆積如山的信息幾乎沒有做任何事情。
例如，有多少次績(jī)效評(píng)估在年底被閱讀，然后歸檔并被遺忘？有多少次創(chuàng)建調(diào)查來詢問員工的意見，卻因?yàn)殚喿x時(shí)間太長(zhǎng)而忽略了開放式評(píng)論？招聘人員多久嘗試一次對(duì)數(shù)百份簡(jiǎn)歷進(jìn)行分類以找到空缺職位的完美候選人？
自然語(yǔ)言處理 (NLP) 正在改變這一切。它允許人力資源部門自動(dòng)化和優(yōu)化從這些文檔中的所有單詞和數(shù)據(jù)中獲取洞察力的過程。

什么是自然語(yǔ)言處理？
人工智能 (AI)、分析和自然語(yǔ)言處理等術(shù)語(yǔ)經(jīng)常互換使用或用作商務(wù)術(shù)語(yǔ)。在我們探討如何將它們應(yīng)用于人力資源之前，必須了解這些術(shù)語(yǔ)的差異。
? 自然語(yǔ)言處理 (NLP) 是人工智能的一個(gè)子集，它提供了幫助我們理解和提取文本含義的工具。人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器像人類一樣理性地思考和行動(dòng)。
? 文本分析 是從文本中獲得洞察力的過程。分析是人類所做的，而人工智能是計(jì)算機(jī)所做的。
NLP 有多種形式。大多數(shù)人都熟悉蘋果的 Siri 或亞馬遜的 Alexa 等虛擬助手。兩者都使用 NLP 來理解語(yǔ)音命令。聊天機(jī)器人是 NLP 的另一種形式。它們通過文本交換與人們互動(dòng)，可用于從提供產(chǎn)品信息到下訂單的任何事情。
NLP 中有許多不同的實(shí)踐領(lǐng)域。在本文中，我們將重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)方面——情感分析、文檔分類和主題建模——并展示如何在人力資源中使用它們。

情緒分析
情感分析有時(shí)被稱為意見挖掘或情感人工智能。它是自動(dòng)確定文本文檔情感的過程。例如，文件是否包含憤怒、恐懼或喜悅？情感分析可以通過許多不同的方法來實(shí)現(xiàn)，包括監(jiān)督和非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)。
通常，情緒分析可以確定文檔的“極性”。它是積極的、消極的還是中性的？從文檔中提取情感比簡(jiǎn)單地了解其極性更有價(jià)值。然而，情感提取是一個(gè)復(fù)雜的過程，更容易出錯(cuò)。
情感分析通常用于確定客戶的聲音并了解客戶的感受、想法、需要和想要什么。在 HR 中，情緒分析可以成為評(píng)估員工情緒的有用工具。它可以應(yīng)用于員工調(diào)查中的開放式評(píng)論，包括入職、敬業(yè)度和離職調(diào)查。
例如，入職調(diào)查的情緒分析可以讓組織了解新員工是否對(duì)加入公司感到樂觀，以及他們是否為成功做好了準(zhǔn)備。組織可以通過分析公司電子郵件來監(jiān)測(cè)員工情緒，以確定員工的整體幸福感和滿意度。情緒分析甚至可以幫助預(yù)測(cè)哪些員工有離職風(fēng)險(xiǎn)。

文件分類
文檔分類遵循與分類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相同的過程，一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)。主要區(qū)別在于分類算法中使用的特征是從文檔中提取的文本。值得注意的是，在文檔分類中，從文本中提取的特征通常用于補(bǔ)充而不是替換數(shù)據(jù)中可能可用的其他結(jié)構(gòu)化特征。
最常見的文檔分類應(yīng)用程序之一是垃圾郵件的自動(dòng)檢測(cè)。在 HR 中，文檔分類可以對(duì)工作申請(qǐng)進(jìn)行分類并將其發(fā)送給負(fù)責(zé)招聘該特定角色的招聘人員。文檔分類還可以通過對(duì)員工電子郵件、文本或電話進(jìn)行分類，提供額外的見解，以豐富員工的離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

主題建模
另一種有價(jià)值的 NLP 技術(shù)是主題建模，一種無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的形式。主題建模是從文檔中提取高級(jí)主題（又名主題）的過程。主題不是預(yù)定義的，而是由算法自動(dòng)確定的。
通過主題建模，我們可以快速自動(dòng)（無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)）從數(shù)十萬個(gè)文檔中生成中心主題。主題建模算法依賴于文檔中的統(tǒng)計(jì)字?jǐn)?shù)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)來確定最流行的主題。主題建模背后的想法是文檔中頻繁出現(xiàn)的單詞將屬于同一個(gè)主題。
主題模型有很多商業(yè)用途，在總結(jié)大量文本時(shí)很有幫助。在 HR 中，可以分析包含許多開放式文本響應(yīng)的績(jī)效評(píng)估，并發(fā)現(xiàn)其中心主題。因此，與其閱讀數(shù)百甚至數(shù)千條評(píng)論，我們可以簡(jiǎn)單地閱讀主題以更好地理解最流行的主題，并確定哪些主題具有積極、消極或中性的情緒。
這些是 NLP 將如何改變?nèi)肆Y源工作方式的幾個(gè)例子。今天人力資源部門有很多機(jī)會(huì)，很高興看到人們將如何使用這些創(chuàng)新和新技術(shù)來幫助組織做出更好的決策。