De hecho, los tres escenarios anteriores son esencialmente el mismo problema, es decir, cómo convertir cualquier currículum en información estructurada. Imagínese si hubiera una herramienta que pudiera leer con precisión toda la información que contiene, como nombre, dirección, educación, experiencia laboral, etc. Y luego busque las condiciones que desee como Baidu, lo que definitivamente reducirá en gran medida el tiempo de trabajo de los reclutadores. El análisis inteligente de currículums tiene la tecnología de extracción de información de currículums más precisa y de vanguardia de la industria. Puede analizar y registrar cinco currículums en un segundo, maximizando el tiempo de entrada.
La siguiente es una breve introducción a las ventajas técnicas del análisis inteligente de currículums.
1. La conversión de formato es flexible y la precisión no cambia con el formato.
La mayoría de los sistemas de análisis de currículums del mercado utilizan una herramienta estándar para convertir varios formatos a txt (texto sin formato) y luego leer el contenido. Por lo tanto, los currículums en diferentes formatos pueden causar errores de información debido a un único método de conversión. y omisiones. Para este detalle, el equipo de análisis dedicó cientos de horas a estudiar cada formato común (pdf, docx, html, etc.) y diseñó el esquema de conversión óptimo para cada formato para obtener información completa para currículums en diferentes formatos.
2. Imita el pensamiento humano y divide los módulos de experiencia con mayor precisión.
El análisis de currículum tradicional se basa en una gran cantidad de palabras clave de párrafos y reglas de diseño para dividir diferentes módulos. Si la experiencia educativa/experiencia de aprendizaje/experiencia educativa aparece en una determinada línea del currículum, significa que el siguiente contenido pertenece al módulo educativo. Si tienes experiencia laboral/experiencia de prácticas/experiencia práctica, el siguiente contenido pertenece al módulo de experiencia laboral. Este diseño parece razonable, pero en realidad es diferente de la forma en que piensan los humanos. Imagínese, si el currículum no usa palabras clave del módulo, o usa palabras clave del módulo que no se usan en el tesauro, entonces se omitirá todo el párrafo. Piense en cómo dividió su currículum en módulos. Si para una determinada fila, la parte superior es la información básica de la persona y hay muchas filas debajo que son información de la escuela, sabrá que este es el punto divisorio entre la información básica y la experiencia educativa. Por lo tanto, para imitar el pensamiento humano, el sistema de análisis de currículums no establece ningún diccionario clave, introduce información secuencial contextual a través del modelo BiLSTM y agrega campos aleatorios condicionales para conocer la probabilidad de salto entre módulos (por ejemplo, la mayoría de los currículums saltan de educación experiencia a experiencia laboral y viceversa) para dividir la información del módulo con la mayor precisión posible.
3. Presta atención a los materiales de cocina para que los algoritmos de aprendizaje automático sean más efectivos.
En pocas palabras, el aprendizaje automático consiste en enseñarle a una máquina a leer lo que usted quiere que aprenda. Cuanto mejores sean los materiales didácticos, mejores serán los resultados del aprendizaje. A diferencia de la mayoría de los análisis de currículums del mercado que utilizan currículums estandarizados como materiales de aprendizaje, hemos recopilado cientos de miles de currículums de diferentes fuentes como materiales de aprendizaje y hemos realizado una gran cantidad de calificaciones para obtener el material de aprendizaje más completo y preciso. Sólo con buenos materiales podremos combinar orgánicamente nuestros algoritmos para obtener mejores resultados. Si todos los materiales de aprendizaje son incorrectos, ¿no sería lo contrario si la capacidad de aprendizaje de la máquina fuera más fuerte?
4. Sea objetivo y céntrese en optimizar la precisión de los campos clave.
Como persona involucrada en la industria de la contratación, la clave de un currículum es la información de contacto, ubicación, empresa, puesto, escuela, calificaciones académicas, etc. Los equipos de científicos de datos gastan mucha energía financiera en la optimización en áreas clave. Elija el mejor método de extracción para cada campo, como información de contacto, ubicación, etc. , será mejor (aunque rezagado). Para obtener información sobre empresas y escuelas, sobre los hombros de gigantes, nuestro equipo técnico se refirió a artículos relevantes de importantes conferencias excelentes de los últimos años y finalmente decidió utilizar la estructura de red de CNN expandida iterativamente para identificar entidades nombradas. En términos humanos, incluso si la empresa que aparece en el currículum es Xiaoyan Technology (no Xiaoyan Technology Co., Ltd.), podemos extraerlo del contexto y saber que es el nombre de la empresa.
Muchas gracias por tomarte el tiempo de leerlo. Si desea experimentar los resultados del análisis de currículum por sí mismo, bienvenido a la página de demostración de Xiaoyan Intelligent Resume Analysis para realizar pruebas. Si tiene necesidades comerciales o está interesado en la tecnología, puede contactarnos.