一种基于内容分块和BiLSTM模型的简历解析方法

摘要

本发明公开的一种基于内容分块和BiLSTM模型的简历解析方法，该方法通过获取简历样本，对常见的标题关键词进行整理；接着利用常见的标题在文本中的独特位置信息和字号信息进行简历内容块划分，并对结构化的键值对信息进行提取；同时需要利用BiLSTM模型对不同的自然文本进行实体标记训练；最后针对不同的内容块利用不同的模型对内容进行判断识别实体，提取输出自然文本描述中的关键实体信息内容。本发明能够基于简历的内容分块技术和BiLSTM模型进行自动化的简历解析，能够提高信息抽取准确率并支持不同文件格式，可为招聘网站、公司HR部门提供丰富的人才资源库。