简历解析步骤（第二步）技术与实现（9）博客/主页地址

2024-04-28 10:33:14

简历解析步骤（第二步）技术与实现（9）博客/主页地址

继上篇文章理论：

简历解析，常见接收到的简历是图片或文档的方式，我们需要先将简历中的文字提取出来，然后再对文字进行算法分析以及AI训练，从而实现解析简历与提高解析度的效果。

先介绍我们整个解析过程和训练过程需要用到的技术：

文字识别：OCR服务（百度 AI 开放平台：通用文字识别）
算法（伪代码：不限语言）
AI 机器学习（ML.NET 或者 Python 一些算法库）

步骤：第一步：通过文字识别的方式，提取出里面所有有价值的内容（可以转换的所有信息：因为本次讲解都是中文，所以接下来都以解析中文简历来作为例子）第二步：通过算法进行识别，找到符合要求的信息如：姓名、性别、年龄、学历、工作经历等。第三步：将识别出来的信息进行本地存储，然后通过人工去纠正错误，将该版本作为样板，交由机器学习算法进行学习运算，计算出模型。第四步：将得出来的模型再识别简历达到一定的量，再纠错，再交由机器学习算法进行学习运算，反复学习，直至通过率接近 100%。

步骤实现：

第一步：识文字，取信息

细节可以参考上一篇文章

第二步：识文字，做分类

我们通过百度云读取出来的文字信息，是一个区域一个区域的字符串。这个时候，我们要将这些字符串做一些分类：基本信息（26项）

#1. 姓名 2. 姓氏 3. 性别 4. 年龄 5. 身高 6. 体重 7. 婚姻状态 8. 出生日期 9. 户口地址 10. 籍贯地址 11. 身份证号 12. 民族 13. 国籍 14. 政治面貌 15. 语言能力 16. 英语水平 17. 计算机水平 18. 博客/主页地址 19. 身体状况 20. 专业 21. 毕业院校 22. 爱好特长 23. 薪资要求 24. qq 25. 邮箱 26. 联系电话

博客/主页地址

博客地址，主页地址，这些都是网址，有以下两种情况：

域名：xxx.xxx.com，这种规律就是有 . 三个点
IP：xxx.xxx.xxx.xxx，这种规律就是有 . 四个点

两种情况都有可能加 http 或 https，

/// <summary>
///     验证博客/主页地址
/// </summary>
/// <param name="words">内容</param>
/// <returns></returns>
static List<string> VerificationBlog(string words)
{List<string> resultInfo = new List<string>();// 情况：计算机水平：X，这种半格式文本情况下，基本可以百分百确定“：”后面是计算机水平if (words.Contains("http"))resultInfo.Add(words);if (words.Split('.').Count() >= 3)resultInfo.Add(words);return resultInfo;
}

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