Integrating Natural Language Processing with Expert Systems for Streamlined Evaluation of Applications
Notice bibliographique
Résumé
Screening of applications for jobs, education, grants, and the like can often be slow, subjective, and inefficient. To address these issues, a novel framework, the Hybrid AI Platform for Streamlining Evaluation (HAIPSE), is introduced, integrating expert rule-based reasoning with NLP and computer-vision techniques, delivering a structured alternative to traditional applicant tracking systems. The platform’s heuristic scoring module, powered by spaCy, extracts key application details and grades responses against predefined criteria. To capture context and reduce reviewers’ workload, the HAIPSE incorporates large language models, Meta Llama 3-8B and Mistral 8 × 7B, generating concise essay summaries. The novel group-fairness metrics are applied within the evaluation pipeline, making the scoring process more transparent while preserving nuanced content. Furthermore, built-in debiasing steps embed proactive fairness checks directly into the framework’s design, preventing bias rather than merely detecting it post factum. All components of the HAIPSE were trained and tested on a limited set of sample IDs and 2,000+ real applications from the NIB Trust Fund (Canada). Compared with manual reviews, the HAIPSE improves transparency and reduces bias, while a collaborative audit interface bridges AI automation and expert judgment, reinforcing responsible AI. Ethical considerations of fairness and responsible deployment ensure that the resulting assessments remain scalable, interpretable, and equitable.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».