Bekijk deze twee zinnen:
"I like films."
en
"I love movies."
Wat weten we over de persoon of mensen die deze zinnen hebben gemaakt? Niets. Tenminste, op het eerste gezicht weten we niets. We weten immers dat het gewoon willekeurige zinnen zijn die uit de lucht zijn getoverd. Maar als we dieper kijken, kunnen we, met verschillende mate van nauwkeurigheid, enkele conclusies trekken over de mensen achter de taal.
Laten we eerst eens kijken naar de overeenkomsten tussen de zinnen. Ze hebben allebei dezelfde syntactische structuur: voornaamwoord, werkwoord en zelfstandig naamwoord. En semantisch betekenen ze allebei hetzelfde: een persoon zegt dat hij van de bioscoop geniet. Dus aan de oppervlakte hebben we dezelfde informatie van de twee zinnen.
Laten we dieper gaan en kijken hoe de zinnen verschillen. Neem de werkwoorden "leuk vinden" en "liefhebben". Love is zeker een veel sterker en expressiever woord dan like. Dus misschien is de persoon die "love" gebruikt extraverter dan de persoon die "like" gebruikt. En de zelfstandige naamwoorden: "film" vs "film". Wat kunnen we zeggen over de persoon achter de naamwoordelijke keuze? Wel, "film" wordt vaker gebruikt in Groot-Brittannië en "movie" in Amerika. Dus de persoon die zei "I like films" is Brits. En de persoon die zei "I love movies" is een extraverte Amerikaan.
Engels heeft natuurlijk veel woorden die hetzelfde betekenen. Merk op hoe ik een ander werkwoord en zelfstandig naamwoord heb gebruikt, "genieten" en "bioscoop", om de twee voorbeeldzinnen te beschrijven. Als een derde persoon zou zeggen "Ik geniet van cinema", wat zou je je dan voorstellen bij de persoon achter die zin?
Welkom in de wereld van "Natural Language Processing" (NLP). Het is "Natuurlijke taal" omdat de taal door mensen wordt geproduceerd. En wij "verwerken" de taal via een systeem, meestal via software, om een bepaalde output te produceren. In het geval van Pera produceren onze NLP-systemen voorspellingen van de competenties van een kandidaat, die op hun beurt kunnen worden gebruikt om te voorspellen hoe goed een kandidaat past bij een bepaalde baan.
Meestal denken we niet na over het schrijf- of spreekproces. We zijn gewoon aan het communiceren en produceren onbewust taal. Met taal bedoel ik niet alleen de woorden die we gebruiken, maar ook dieper kijken naar hoe de taal gevormd wordt. Dit omvat eigenschappen zoals de volgorde van de woorden, de syntactische structuur en lengte van zinnen, de keuze van werkwoorden of bijvoeglijke naamwoorden, hoe concreet of niet onze taal is en vele andere kenmerken. Samen vormen de kenmerken die we uit iemands taal halen een linguïstische vingerafdruk. We merken iemands linguïstische vingerafdruk niet bewust op in alledaagse gesprekken, net zoals we normaal gesproken niet naar iemands echte vingerafdrukken kijken. Maar Pera's algoritmen, gebaseerd op 6 jaar onderzoek en ontwikkeling, merken honderden kenmerken van iemands taal op en extraheren die tot hun unieke linguïstische vingerafdruk leiden. En op basis van hun linguïstische vingerafdruk kunnen we voorspellingen doen over de persoon achter de taal.
In interacties tussen mensen beginnen we, zodra we een andere persoon horen of zien, bewuste en onbewuste veronderstellingen te maken over die persoon. We kunnen een CV lezen, opmerken dat de universiteit niet op de eerste plaats staat en veronderstellingen maken over intelligentie of motivatie. Mijn veronderstellingen zullen ook anders zijn dan die van jou en waarschijnlijk ook anders dan die van mezelf morgen. Mensen zijn veranderlijk en, hoe hard we ook proberen, bevooroordeeld.
Bij Pera verwerken we alleen natuurlijke taal die door kandidaten wordt geproduceerd. We verwerken geen cv's, video's of speeches van kandidaten. Dat wil zeggen, we horen of zien een kandidaat niet. Dit verwijdert het grootste deel van de vooringenomenheid van traditionele beoordelingsmethoden. Een kandidaat wordt alleen beoordeeld op de taal die hij/zij produceert als antwoord op drie open vragen. Er is geen tijdsdruk op kandidaten om te antwoorden en het zijn dezelfde vragen voor alle kandidaten. Het is een unieke beoordeling waar kandidaten dol op zijn - we scoren consequent 95% op tevredenheid. Iedereen krijgt een eerlijke kans om zijn beste antwoorden te geven en wordt vergeleken met zijn collega's op een gelijk speelveld. Bovendien kunnen onze algoritmes en onze beoordelaars geen slechte dag hebben. Dezelfde beoordeling wordt consequent toegepast op alle kandidaten.
Onze AI is niet alleen onbevooroordeeld, het is ook extreem snel en werkt 24/7. Elke beoordeling in natuurlijke taal wordt binnen enkele seconden verwerkt. Onze HR-klanten hebben dus altijd de meest recente resultaten om te beoordelen en missen nooit een goede kandidaat. Stel je voor dat een recruiter één vacature heeft, maar 1.000 sollicitaties. Hoe kan de recruiter alle 1000 sollicitaties in een redelijke tijd beoordelen? Dat kunnen ze niet. Naast de voor de hand liggende oplossing om alle cv's in de lucht te gooien en interviews af te nemen op basis van waar ze landen, wat kunnen ze doen? Ze kunnen Pera gebruiken om elke kandidaat snel en eerlijk te beoordelen. Onze AI identificeert de topkandidaten, geeft de recruiter inzicht in de sterke en zwakke punten van elke kandidaat en stelt zelfs vragen voor om te stellen en gebieden om te onderzoeken als voorbereiding op een persoonlijk interview. Dus door Pera te gebruiken heeft onze recruiter de efficiëntie en eerlijkheid van zijn wervingsproces enorm verbeterd. En ze hebben een unieke technologie gebruikt waar kandidaten dol op zijn.
Kortom, door een assessment in natuurlijke taal te gebruiken voor werving en selectie produceren we resultaten die snel en eerlijk zijn en die de kandidaten een unieke ervaring geven waar ze van genieten.
Ik hoop dat ik uw interesse in assessment in natuurlijke taal heb gewekt. Als u zich verder wilt verdiepen in NLP, zijn hier enkele suggesties voor verder lezen:
- Daelemans, Walter. "Uitleg in computationele stylometrie." Internationale conferentie over intelligente tekstverwerking en computationele linguïstiek.
- Hirsh, Jacob B., en Jordan B. Peterson. "Persoonlijkheid en taalgebruik in zelfverhalen." Tijdschrift voor persoonlijkheidsonderzoek
- Pennebaker, James W. "Het geheime leven van voornaamwoorden: Wat onze woorden over ons zeggen" Bloomsbury