Keras英文简历解析器和分析器安装与使用指南

Keras英文简历解析器和分析器安装与使用指南

keras-english-resume-parser-and-analyzerkeras project that parses and analyze english resumes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-english-resume-parser-and-analyzer

1. 项目的目录结构及介绍

当你克隆或下载此仓库后，你会看到以下主要的目录和文件:

文件描述

• demo/: 示例代码及其相关数据集.
• keras_en_parser_and_analyzer/: 项目的主要源代码包.
  • __init__.py: 包含初始化设置的信息.
  • cv.py: 提供简历解析和分析功能的核心模块.
    • Features: 实现了基于规则和深度学习的解析方法;包括模型训练、预测和评估功能.
  • gui.py: GUI工具相关代码,提供直观的数据标注和模型训练界面.
  • parser.py: 抽象解析器类定义,用于扩展新的解析算法.
  • utils.py: 工具函数集合,涵盖文件操作、数据预处理和结果后处理.
• .gitignore: 忽略本地系统特有的文件或编译产物.
• LICENSE: 开源许可证,遵从 MIT 协议.
• README.md: 项目文档入口,概述和示例使用步骤.
• requirements.txt: 安装依赖项所需的软件包清单.
• setup.cfg: 构建包的配置文件,指引如何打包成轮子(wheel)文件.
• setup.py: 项目元数据和命令行脚本的设置.

文件目录结构

项目遵循清晰的结构划分:

├── demo                 # 示例代码和数据
│   ├── data             # 数据集
│   └── scripts          # 示例脚本
├── keras_en_parser_and_analyzer # 核心模块
│   ├── __init__.py     # 初始化文件
│   ├── cv.py           # 主要功能实现
│   ├── gui.py          # 图形用户界面
│   ├── parser.py       # 抽象解析器基类
│   └── utils.py        # 辅助函数库
├── .gitignore           # Git忽略列表
├── LICENSE              # 开源许可
├── README.md            # 文档入口
├── requirements.txt     # 依赖库清单
└── setup.py             # 设置参数和定义安装命令

确保你熟悉这些文件,因为它们构成了整个项目的基础设施.

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2. 项目的启动文件介绍

项目的主入口点位于 demo/scripts 目录下. 这里包含了几个脚本来展示如何使用核心模块 (keras_en_parser_and_analyzer) 来解析和分析英文简历.

main.py:
这是一个示例脚本,展示了如何加载数据集、训练模型、预测和评价模型在测试集上的表现.

# demo/scripts/main.py

import os
import numpy as np
from keras_en_parser_and_analyzer import CVAnalyzer

if __name__ == "__main__":
    # 加载数据集
    X_train = ...
    y_train = ...
    
    # 创建CVAnalyzer实例
    analyzer = CVAnalyzer()
    
    # 训练模型
    analyzer.fit(X_train, y_train)
    
    # 测试模型
    X_test = ...
    y_test = ...
    accuracy = analyzer.evaluate(X_test, y_test)
    
    print(f"Accuracy: {accuracy}")

只需执行 main.py,即可运行完整的流程,演示模型的训练和评估.

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3. 项目的配置文件介绍

虽然项目本身没有专门的.config或.json类型的全局配置文件,但是项目的配置信息分散在几个地方:

• setup.py: 定义项目的元数据(如名称、版本号),还指定了项目的依赖关系.
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的所有外部Python包.
• keras_en_parser_and_analyzer/cv.py: 此文件是项目的业务逻辑中心,其中可能含有特定于模型或解析策略的配置.

例如,在cv.py文件中可以找到模型超参数的选择,包括:

# keras_en_parser_and_analyzer/cv.py
class CVAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.model_type = "lstm" # 或者"cnn"
        self.batch_size = 32
        self.epochs = 50
        self.embedding_dim = 100
        
    def build_model(self):
        model = Sequential()
        if self.model_type.lower() == "cnn":
            model.add(Conv1D(...))
        elif self.model_type.lower() == "lstm":
            model.add(LSTM(...))
        
        return model.compile(optimizer=..., loss=...)

以上述方式,项目配置可以根据不同需求灵活修改,无需创建单独的配置文件. 这种设计简化了开发流程并提高了灵活性. 对于更高级的配置选项,可以直接编辑上述代码文件.

总之,keras-english-resume-parser-and-analyzer 的配置信息内嵌于代码中,便于根据具体需求调整各项参数.

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