人工智能简历解析系统研究
其实以上三种场景本质上都是一个问题，就是如何把任何一份简历变成结构化的信息。试想一下，如果有一个工具，可以准确读取里面的所有信息，比如姓名、住址、学历、工作经历等。，然后像百度一样搜索你想要的条件，肯定会大大减少招聘人员的工作时间。智能简历分析拥有业内最尖端、最精准的简历信息提取技术，一秒钟可分析记录五份简历，最大限度节省您的输入时间。
下面简单介绍一下智能简历分析的技术优势。
1.格式转换灵活，精度不随格式变化。
市面上的简历解析系统大多使用一个标准的工具将各种格式转换成txt(纯文本)然后读取内容，所以不同格式的简历可能会因为转换方式单一而造成信息错误和遗漏。对于这一细节，分析团队花费了数百小时研究每一种常见格式(pdf、docx、html等。)并为每种格式设计了最优的转换方案，从而为不同格式的简历获取完整的信息。
2.模仿人类思维，更精准的划分体验模块。
传统的简历分析需要依靠大量的段落关键词和设计规则来划分不同的模块。如果教育经历/学习经历/教育经历出现在简历的某一行，说明以下内容属于教育模块。如果有工作经历/实习经历/实践经历，以下内容属于工作经历模块。这种设计看似合理，实际上与人类的思维方式不同。试想一下，如果简历没有使用模块关键词，或者使用了词库中没有使用的模块关键词，那么整段都会漏掉。回想一下你是如何划分简历模块的。如果对于某一行，上面是该人的基本信息，下面有很多行都是学校信息，你就知道这是基本信息和教育经历的分界点。因此，为了模仿人类的思维，简历解析系统不设置任何关键词典，通过BiLSTM模型引入上下文的顺序信息，并加入条件随机场来学习模块间的跳转概率(例如，大部分简历从教育经历跳转到工作经历，反之亦然)，从而尽可能准确地划分模块信息。
3.关注烹饪素材让机器学习算法更有效。
简单来说，机器学习就是教机器去读你想让它学的东西。教材越好，学习效果越好。不像市面上大多数简历分析都是用标准化的简历作为学习资料，我们从不同的来源收集了几十万份简历作为学习资料，并做了大量的标记，以便得到最充分、最准确的学习资料。只有有了好的素材，才能把我们的算法有机的结合起来，得到更好的结果。如果学习资料全错了，机器的学习能力越强，岂不是相反？
4.要有的放矢，重点优化关键字段的精准度。
作为一个从事招聘行业的人，一份简历的关键是联系方式、地点、公司、职位、学校、学历等。数据科学家团队在关键领域的优化上花费了大量的经济精力。为每个字段选择最佳提取方法，如联系信息、位置等。，会更好(虽然落后)。对于公司和学校的信息，站在巨人的肩膀上，我们的技术团队参考了近年来各大优秀会议的相关论文，最终决定使用迭代扩张CNN的网络结构来识别命名实体。以人情来说，即使简历中出现的公司是小眼科技(不是小眼科技有限公司)，我们也可以从上下文中提取出来，知道是公司名称。
非常感谢您花时间阅读它。如果你想亲身体验简历分析的结果，欢迎来到小燕智能简历分析的演示页面进行测试。如果您有业务需求或对技术感兴趣，非常欢迎您联系我们。