使用自然语言处理进行简历筛选

简历筛选是招聘过程中的重要环节，传统的筛选方法通常需要大量的人力和时间成本。而借助自然语言处理（NLP）技术，我们可以自动化地处理和分析大量的简历文本，快速准确地筛选出合适的候选人。本文将介绍如何利用NLP技术进行简历筛选，并提供相应的源代码。

1. 数据预处理
   在使用NLP技术进行简历筛选之前，首先需要对简历文本进行预处理。预处理的目标是将原始文本转换为计算机可以理解和处理的形式。以下是一些常见的预处理步骤：

• 文本清洗：去除特殊字符、标点符号和HTML标签等无关信息。
• 分词：将文本划分为单词或词语的序列。
• 停用词去除：去除常见的停用词，如“的”、“是”、“在”等。
• 词干提取或词形还原：将词语还原为其原始形式，如将“running”还原为“run”。

可以使用Python中的NLTK（Natural Language Toolkit）库或SpaCy库来实现这些预处理步骤。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.st