Студенты томского вуза создали алгоритм по поиску специалистов для нефтегазовой отрасли

Команда студентов и сотрудников Томского госуниверситета разработала систему поиска специалистов для решения отраслевых задач в нефтегазовой промышленности. По данным студенческих публикаций – статей, курсовых, выпускных работ – алгоритм может находить молодого специалиста, который способен устранить возникшую проблему, например, такую как низкая эффективность месторождения или необходимость геологоразведки.

Как сообщает пресс-служба вуза, идея алгоритма была предложена на воркшопе форума новых решений U-NOVUS–2019, где представители «Газпромнефть НТЦ» поставили перед участниками задачу поиска специалистов для решения специфических задач.

"Нам рассказали, что их отдел кадров просматривает тысячи резюме в поисках подходящего сотрудника, и 99% не соответствуют нуждам компании. А ведь намного проще напрямую найти человека, который разбирается в требуемой сфере, тогда повышается вероятность, что проблема будет решена быстро и качественно. Один из способов – автоматизированный поиск по текстам выпускных квалификационных работ, студенческих публикаций и выступлений на конференциях. Эти данные демонстрируют, в какой сфере человек является специалистом", – объяснил один из разработчиков, сотрудник ТГУ Алексей Бочаров.

Существующие сейчас алгоритмы могут анализировать библиографическое описание публикаций: заголовок, год, университет и другие параметры. Но эти данные не дают полной картины, в какой области автор специализируется и какие задачи он может решать. Команда ТГУ предложила анализировать непосредственно тексты по их терминологическому составу и соотносить результаты с существующими отраслевыми проблемами.

"Сотруднику отдела кадров необходимо вписать в поисковую строку существующую проблему, например, низкая эффективность экспорта, естественное истощение сырьевой базы или низкий уровень энергосбережения, и алгоритм по составленным нами таблицам выявляет должность, на которую нужен специалист, инфраструктурные объекты и природные объекты, с которыми нужно работать, и предпочтительные методы действия. Полученные результаты соотносятся с ключевыми словами из публикаций автора, и алгоритм выдает отделу кадров список возможных претендентов на должность", – рассказал Алексей Бочаров.

Над созданием алгоритма работали студенты магистратуры «Компьютерная и когнитивная лингвистика», бакалавры ММФ и ФилФ, работающие в лаборатории когнитивных исследований языка ТГУ.

"Работа команды была высоко оценена ведущими сотрудниками «Газпромнефть НТЦ», которые увидели возможность практического применения алгоритма при подборе кадров. В настоящее время обсуждается возможность внедрения разработанных алгоритмов для решения внутренних задач компании. Таким образом, будет получен продукт, готовый к выводу на рынок. Я бы хотела подчеркнуть, что сформированная команда является студенческой межфакультетской и обладает компетенциями в области лингвистики, математики и компьютерных наук", – отметила зав. лабораторией когнитивных исследований языка, профессор Зоя Резанова.