简 介
. 本系列报告受美国空军总部负责人力、人事和服务的空军副参谋长、计划与集成部门主任（AF/A1X）委托，在兰德公司空军项目部的劳动力、发展与健康项目中进行，同时还是2022财年“人才管理流程之机器学习决策支持工具”项目的一部分。
. 第三卷发布于2024年。鉴于绩效报告中的信息可直接为选拔委员会提供参考，也可间接为其他一系列考虑军人经历和绩效的人力资源管理流程提供参考。第三卷建议美国空军部使用自然语言处理系统从叙述性文本中提取意义，并将其作为一系列人力资源管理流程的输入。
. 本书原文发布于2024年2月27日，译文发布于2024年5月7日。
. 译文全文共计28千字。
目 录
关于本报告
兰德空军项目部
兰德公司简介
主要发现
第1章 背景
第2章 文本记录在决策方面尚未开发的潜力
第3章 决策支持工具如何改进人力资源管理决策
3.1 人事记录评分系统概念概述
3.2 适用范围
第4章 本报告的目的
第5章 报告组织结构
第6章 用数字表示原始文本的含义
6.1 文本预处理和标准化
6.2 将序列转换为词汇存在与否的衡量指标
6.3 语境中的词义和顺序排序
第7章 使用标签来拟合高性能模型
7.1 数据概述
第8章 模型估计概述
8.1 模型选择结果
第9章 使用模型生成决策输入
9.1 预测绩效记录的质量
9.1.1 使用人事记录评分系统模型评估文本片段
9.1.2 应用“片段法”来分解和总结记录
9.2 人事记录评分系统总体绩效总结
9.2.1 绩效概述
9.2.2 随时间变化的绩效可视化
9.2.3 记录与绩效总结可视化效果比较
9.2.4 高影响力文本列表
9.3 人事记录评分系统的局限性
第10章 结论与建议
结论1：人事记录评分系统用例的几个值得注意的特点使其运行良好
建议1a：使用建制内分析资源来测试具有上述特征的用例的可行性
结论2：成熟的计算方法可与最先进的技术相媲美
建议2a：用简单、可解释的方法开展新的探索工作
建议3a：努力实现人力资源记录的数字化和集中化（如myEval），可以进一步简化模型的开发并提高系统性能
建议3b：为特定用例提供有针对性的数据输入
附录 预测绩效水平的备选方法
朴素贝叶斯
AttentionNet
注释
缩略语
参考文献
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