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摘要在线工作申请中的激增淹没了招聘人员，这些招聘人员拥有大量的非结构化简历数据，因此需要创新的解决方案才能进行有效的候选人筛查。本评论论文探讨了候选分析方法的演变，重点是整合自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术。我们的分析确定了候选分析中的连续演变，扩展了传统的资格检查和能力评估。值得注意的是，社交媒体概况，就业能力得分，情绪智力指标和心理测量分析等各种要素的整合展示了一种全面的候选评估方法。这篇评论提出了未来的前景，该前景专注于开发系统，满足求职者和招聘人员的需求，这些系统不仅会简化雇主的招聘流程，而且还向求职者提供了个性化的建议，增强了他们成功招聘的机会。索引术语 - 机器学习，自然语言处理，个性化建议，个人资料匹配，简历评估
AI驱动的候选人分析：...
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