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收集各种简历部分：收集代表不同行业，职位和经验水平的大量简历。考虑来源，例如在线存储库，与招聘机构的合作伙伴关系以及用户上传。确保隐私和道德注意事项：实施强大的匿名技术，并获得根据数据保护规则使用数据的必要同意。文本数据预处理：清洁和归一化文本，纠正矛盾之处以及使用诸如领导者或诱饵等技术来减少单词root形式。自然语言处理（NLP）管道句子分段和标记：将简历文本分为句子和词语，以进行进一步分析的语音部分：确定单词的语法作用（名词，动词，形容词）。命名实体识别（NER）：提取关键实体，例如技能，公司，机构和证书。依赖分析：分析句子结构和单词之间的关系以识别关键短语和概念。技能的分离和表示，建立了全面的技能分类法：创建技能，小技能和相关术语的等级结构，这些结构跨越了不同的领域和行业。区分技术，软和特定领域的技能。将提取的技能构成类别，以更好地与工作描述保持一致。根据上下文相关性和频率突出显示核心竞争力。使用外部数据库：使用现有的技能本体或分类法（例如：LinkedIn技能，O*NET）来丰富系统和理解。使用有监督的机器学习：训练模型，以便在可能的情况下使用条件随机字段（CRF）或深度学习模型等技术从文本中准确提取技能。分析和匹配工作描述数据收集和清洁：收集代表不同角色和活动的大量职位描述。语义功能提取：使用NLP技术提取关键的工作需求，技能，经验水平和相关关键字。基于嵌入的匹配：将简历和作业描述表示为公共语义空间中的数字向量，从而实现有效的相似性计算。模型开发和评估算法选择：选择适当的机器学习算法，例如技能发现，求职和反馈生成等任务。训练和评估模型：将数据分为培训和测试集，以精度，召回，F1分数，精度和AUC-ROC等指标准确评估模型性能。迭代精致：根据评估结果和用户反馈不断改进模型。系统设计和用户界面直观用户界面设计：开发一个用户友好的界面，该界面通过恢复上传，反馈分析和研究来指导用户。有效地可视化结果：目前的分析以明确而有益的方式结果，例如技能图表，游戏结果和个性化建议。优先考虑用户隐私和控制：实施措施来保护用户数据并管理分析结果。
“使用机器学习的智能简历分析仪”
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