en_Resume_Matching_Keywordsオープンソースモデル - 履歴書から的確にキー情報を抽出するための強力なツール

En Resume Matching Keywords

Priyanka-Balivadaによって開発

spaCyベースの固有表現認識モデルで、履歴書から重要な情報を抽出するために特別に設計されています。

ダウンロード数 162

リリース時間 : 2/19/2024

モデル概要

このモデルは主に履歴書マッチングシナリオに使用され、履歴書内の証明書、学歴、スキルなどの重要な情報を識別し、履歴書の自動選別プロセスを支援します。

履歴書の重要情報抽出

履歴書内の証明書、学歴、スキルなど10種類の重要情報を正確に識別できます。

高再現率

固有表現認識タスクで79.91%の再現率を達成し、関連情報を可能な限り多く捕捉します。

spaCyフレームワークベース

spaCyフレームワーク上に構築されており、既存のNLPプロセスに容易に統合できます。

履歴書情報抽出

固有表現認識

テキスト分類

人事

自動履歴書選別

大量の履歴書からスキル、学歴などの重要情報を自動抽出し、採用効率を向上させます。

手動選別時間を削減し、選別精度を向上させます。

人材管理

人材データベース構築

履歴書情報を自動抽出・構造化し、人材データベースの構築と維持を容易にします。

今後の人材検索とマッチングが容易になります。