64、基于自然语言处理的简历与职位信息处理系统详解

基于自然语言处理的简历与职位信息处理系统详解

在当今数字化招聘的时代，如何高效、准确地从简历和职位描述中提取关键信息，并为求职者和雇主找到最佳匹配，是一个极具挑战性的问题。本文将深入探讨一种基于自然语言处理（NLP）技术的系统，该系统结合了机器学习和深度学习模型，旨在解决这一难题。

1. 前期研究成果

在自然语言处理领域，有许多相关的研究成果为本文的系统提供了基础。例如，S. Pudasaini等人使用“USAS语义标注器”和自定义规则对与食物相关的标记进行处理，通过关注词性标签（POS）提高了误报率，在200个数据集上测试时，精确率达到97%，召回率达到94%，F1分数达到96%。另外，在马来语命名实体识别的研究中，对比了斯坦福NER和伊利诺伊NER模型，结果显示斯坦福NER模型在精确率和F1分数上表现更优。还有研究对spaCy、Apache OpenNLP和TensorFlow的NER模型进行比较，发现使用spaCy训练的NER模型效果更好。

2. 系统方法与流程

2.1 自定义spaCy管道

为了处理文档解析任务，我们使用了spaCy这个开源的Python库。它在自然语言处理相关任务中应用广泛。我们根据需求创建了自定义的spaCy管道组件，并将其添加到spaCy的NLP管道中。以下是各个组件及其功能：
- 类别组件 ：帮助识别文档的类型。
- 分割组件 ：用于将简历分割成不同的部分。
- 个人信息NER解析组件 ：从给定文本中提取姓名和地址。
- 个人信息模