其實以上三種場景本質上都是壹個問題，就是如何把任何壹份簡歷變成結構化的信息。試想壹下，如果有壹個工具，可以準確讀取裏面的所有信息，比如姓名、住址、學歷、工作經歷等。，然後像百度壹樣搜索妳想要的條件，肯定會大大減少招聘人員的工作時間。智能簡歷分析擁有業內最尖端、最精準的簡歷信息提取技術，壹秒鐘可分析記錄五份簡歷，最大限度節省您的輸入時間。
下面簡單介紹壹下智能簡歷分析的技術優勢。
1.格式轉換靈活，精度不隨格式變化。
市面上的簡歷解析系統大多使用壹個標準的工具將各種格式轉換成txt(純文本)然後讀取內容，所以不同格式的簡歷可能會因為轉換方式單壹而造成信息錯誤和遺漏。對於這壹細節，分析團隊花費了數百小時研究每壹種常見格式(pdf、docx、html等。)並為每種格式設計了最優的轉換方案，從而為不同格式的簡歷獲取完整的信息。
2.模仿人類思維，更精準的劃分體驗模塊。
傳統的簡歷分析需要依靠大量的段落關鍵詞和設計規則來劃分不同的模塊。如果教育經歷/學習經歷/教育經歷出現在簡歷的某壹行，說明以下內容屬於教育模塊。如果有工作經歷/實習經歷/實踐經歷，以下內容屬於工作經歷模塊。這種設計看似合理，實際上與人類的思維方式不同。試想壹下，如果簡歷沒有使用模塊關鍵詞，或者使用了詞庫中沒有使用的模塊關鍵詞，那麽整段都會漏掉。回想壹下妳是如何劃分簡歷模塊的。如果對於某壹行，上面是該人的基本信息，下面有很多行都是學校信息，妳就知道這是基本信息和教育經歷的分界點。因此，為了模仿人類的思維，簡歷解析系統不設置任何關鍵詞典，通過BiLSTM模型引入上下文的順序信息，並加入條件隨機場來學習模塊間的跳轉概率(例如，大部分簡歷從教育經歷跳轉到工作經歷，反之亦然)，從而盡可能準確地劃分模塊信息。
3.關註烹飪素材讓機器學習算法更有效。
簡單來說，機器學習就是教機器去讀妳想讓它學的東西。教材越好，學習效果越好。不像市面上大多數簡歷分析都是用標準化的簡歷作為學習資料，我們從不同的來源收集了幾十萬份簡歷作為學習資料，並做了大量的標記，以便得到最充分、最準確的學習資料。只有有了好的素材，才能把我們的算法有機的結合起來，得到更好的結果。如果學習資料全錯了，機器的學習能力越強，豈不是相反？
4.要有的放矢，重點優化關鍵字段的精準度。
作為壹個從事招聘行業的人，壹份簡歷的關鍵是聯系方式、地點、公司、職位、學校、學歷等。數據科學家團隊在關鍵領域的優化上花費了大量的經濟精力。為每個字段選擇最佳提取方法，如聯系信息、位置等。，會更好(雖然落後)。對於公司和學校的信息，站在巨人的肩膀上，我們的技術團隊參考了近年來各大優秀會議的相關論文，最終決定使用叠代擴張CNN的網絡結構來識別命名實體。以人情來說，即使簡歷中出現的公司是小眼科技(不是小眼科技有限公司)，我們也可以從上下文中提取出來，知道是公司名稱。
非常感謝您花時間閱讀它。如果妳想親身體驗簡歷分析的結果，歡迎來到小燕智能簡歷分析的演示頁面進行測試。如果您有業務需求或對技術感興趣，非常歡迎您聯系我們。