【摘 要】
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为解决企业人工筛选电子简历效率低等问题,提出一种简历自动解析及推荐方案。对中文简历中的句子进行分词、词性标注等预处理,表示为特征向量,并利用SVM分类算法将所有句子划
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学基金(No.JD11258);陕西省教育厅科学研究计划自然科学专项项目(No.15JK1738);陕西省自然科学基础研究计划项目支撑(No.2015JQ6240);西北大学研究生课程建设项目(No.YJD15003)
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为解决企业人工筛选电子简历效率低等问题,提出一种简历自动解析及推荐方案。对中文简历中的句子进行分词、词性标注等预处理,表示为特征向量,并利用SVM分类算法将所有句子划分成预定义的六个通用类别,包括个人基本信息、求职意向和工作经历等。利用个人基本信息的词法和语法特征,手工构建规则来实现姓名、性别及联系方式等关键信息抽取;对复杂的工作经历等文本用HMM模型进一步抽取详细信息,从而形成基于规则和统计相结合的简历文本信息抽取方法。考虑企业和求职者双方偏好,提出基于内容的互惠推荐算法(Content-Based Reciprocal Recommender algorithm,CBRR)。实验结果表明,整个方案能有效处理电子简历,提高简历筛选效率,辅助企业进行人才招聘。
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