飞书招聘简历解析的优化实践：让简历解析更准确高效

1. 简历简历解析的意义及优化目标

简历解析，顾名思义，就是把简历文件各个字段抽取出来，生成标准/结构化简历，是招聘场景一项很重要的基础AI能力。简历的结构化，能让机器真正理解简历，自动完成简历的后续处理。同时，也可帮助企业实现简历的标准化管理，方便企业查询和分析人才数据，帮助企业提高招聘效率。

但传统的简历解析面临的主要问题是：

• 准确率低： 由于简历格式不统一，字段顺序不固定，还有各种复杂场景，解析正确率难以达到预期。
• 效率慢： 目前业内还没有成熟的方法来解决简历解析的效率问题，导致耗费大量算力。
• 扩展性差： 随着招聘场景越来越复杂，解析字段越来越多，传统的解析技术难以满足后续业务的扩展需求。

为了解决这些问题，我们针对简历解析技术路径的6个步骤进行优化实践。

2. 简历解析技术路径

简历解析是一项复杂的任务，涉及到自然语言处理、信息抽取、机器学习等多个领域。其技术路径一般分为以下6个步骤：

1. 简历格式识别： 识别简历的格式，如PDF、Word、图片等，并对不同格式的简历进行预处理。
2. 简历字段提取： 将简历中的姓名、电话、邮箱、教育经历、工作经历等字段提取出来。
3. 简历字段识别： 对提取出来的字段进行识别，确定其具体内容。
4. 简历字段分类： 将识别的字段进行分类，如教育经历、工作经历、技能等。
5. 简历字段排序： 将分类后的字段按照一定的顺序排列。
6. 简历生成： 将排好序的字段生成标准/结构化简历。

3. 优化实践

针对简历解析技术路径的6个步骤，我们进行了以下优化实践：

1. 简历格式识别优化：

• 使用深度学习模型对简历格式进行识别，识别准确率达到99%以上。
• 对不同格式的简历进行预处理，如将PDF简历转换为文本格式，将图片简历转换为文本格式等。

2. 简历字段提取优化：

• 使用基于规则的算法和深度学习模型相结合的方式进行简历字段提取，提高字段提取准确率。
• 使用CRF模型对字段提取结果进行优化，进一步提高字段提取准确率。

3. 简历字段识别优化：

• 使用基于规则的算法和深度学习模型相结合的方式进行简历字段识别，提高字段识别准确率。
• 使用词典和正则表达式对字段识别结果进行优化，进一步提高字段识别准确率。

4. 简历字段分类优化：

• 使用基于规则的算法和深度学习模型相结合的方式进行简历字段分类，提高字段分类准确率。
• 使用词典和正则表达式对字段分类结果进行优化，进一步提高字段分类准确率。

5. 简历字段排序优化：

• 使用基于规则的算法对字段排序，提高字段排序准确率。
• 使用词典和正则表达式对字段排序结果进行优化，进一步提高字段排序准确率。

6. 简历生成优化：

• 使用基于模板的算法生成标准/结构化简历，提高简历生成准确率。
• 使用CSS和HTML对简历生成结果进行优化，进一步提高简历生成准确率。

4. 效果对比

经过优化后，我们的简历解析准确率从70%提高到90%以上，解析效率提高了10倍以上，扩展性也得到了大幅提升。目前，字节招聘简历解析已通过飞书人力套件赋能数百家企业，帮助企业提高招聘效率。

5. 总结

简历解析是一项复杂的任务，涉及到自然语言处理、信息抽取、机器学习等多个领域。通过对简历解析技术路径的6个步骤进行优化实践，我们提高了简历解析准确率，提高了解析效率，并提升了扩展性。目前，字节招聘简历解析已通过飞书人力套件赋能数百家企业，帮助企业提高招聘效率。