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E

En Resume Matching Keywords

由 Priyanka-Balivada 开发
一个基于spaCy的命名实体识别模型，专门用于从简历中提取关键信息。
序列标注
支持多种语言
开源协议:MIT#简历关键词提取#教育背景识别#工作经验抽取
下载量 162
发布时间 : 2/19/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型主要用于简历匹配场景，能够识别简历中的证书、学历、技能等关键信息，帮助自动化简历筛选过程。

模型特点

简历关键信息提取
能够准确识别简历中的证书、学历、技能等10类关键信息。
高召回率
在命名实体识别任务上达到79.91%的召回率，确保尽可能多地捕获相关信息。
基于spaCy框架
构建于spaCy框架之上，易于集成到现有NLP流程中。

模型能力

简历信息提取
命名实体识别
文本分类

使用案例

人力资源
自动化简历筛选
自动从大量简历中提取关键信息，如技能、学历等，提高招聘效率。
可减少人工筛选时间，提高筛选准确性。
人才管理
人才库建设
自动提取和结构化简历信息，便于建立和维护人才数据库。
便于后续的人才搜索和匹配。