Вопрос или проблема
Я хочу узнать, можно ли использовать глубокое обучение для разбора резюме и его оценки.
В данный момент я извлекаю текст из PDF или изображения с помощью OCR/tesseract и нахожу такие характеристики, как электронная почта, номер мобильного телефона, навыки, стаж, количество компаний, награды и т.д. У меня есть около 100 характеристик, которые важны для оценки резюме.
Можно ли сделать что-то подобное с использованием глубокого обучения, и будет ли точность выше? Есть ли какие-либо начальные точки/документы/блоги/ссылки на GitHub, которые могут помочь мне начать?
Я ознакомился с этой ссылкой, но там нет кода для начала.
Разбор резюме и его оценка могут быть выполнены путем идентификации релевантных ключевых слов в тексте. NER (распознавание именованных сущностей) — это техника для определения релевантных ключевых слов в тексте. Существуют различные фреймворки, доступные для работы с NER и NLP в целом. Я рекомендовал бы вам обратить внимание на spacy
для обучения пользовательской модели NER.
Ответ или решение
Использование глубокого обучения для парсинга резюме и оценки их качества является актуальной задачей в области обработки естественного языка (NLP). Давайте подробно рассмотрим, как можно применить методы глубокого обучения для достижения этой цели, а также предложим начальные шаги для внедрения вашей системы.
Глубокое обучение для парсинга резюме
-
Извлечение текста: Вы уже используете OCR для извлечения текста из изображений или PDF-документов, что является правильным первым шагом. Tesseract — хороший выбор, но проверьте также доступные альтернативы, такие как Google Cloud Vision или Amazon Textract, которые могут предложить более высокую точность.
-
Подходы к парсингу:
- Надмодель (NLP): Для парсинга резюме вы можете использовать глубокие модели, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). BERT может быть настроен для решения задачи Named Entity Recognition (NER), что позволит выделять ключевые элементы, такие как имена, email, телефонные номера, навыки и опыт работы.
- Обучение модели NER: Вы можете использовать библиотеки, такие как Spacy или Hugging Face Transformers, для обучения вашей кастомной NER модели. Обе библиотеки предлагают средства для загрузки предобученных моделей и дообучения их на ваших данных.
-
Оценка резюме:
- После извлечения ключевых атрибутов из резюме, вы можете создать систему оценки, основываясь на заранее определённых метриках. Например, вы можете присвоить вес каждому выделенному элементу (навыкам, опыту и т.д.) и рассчитывать общий балл.
- Для улучшения оценки можно использовать методы класификации/регрессии, такие как Random Forest, SVM или даже глубокие нейронные сети для предсказания итогового рейтинга на основе выделенных характеристик.
Начальные материалы для изучения
-
Документация и курсы:
-
Примеры кода и репозитории:
- Hugging Face NER Example
- GitHub Repo with Resume Parser Example (проверьте существующие репозитории на GitHub для примеров реализации парсинга резюме)
-
Блог и артикулы:
- Smart Recruitment – Cracking Resume Parsing through Deep Learning (начальный пункт, хотя без кода)
- Прочитайте статьи на Medium и Towards Data Science, связанные с темами NLP и NER.
Заключение
Методы глубокого обучения действительно могут обеспечить более высокую точность в парсинге резюме и их оценке по сравнению с традиционными методами, основанными на простых правилах. Для успешного внедрения важно провести качественное обучение модели на вашем наборе данных, а также экспериментировать с разными архитектурами и подходами. Удачи в вашем проекте, и не забудьте использовать доступные ресурсы для поддержки вашего развития в этой области!