發(fā)簡信
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提高"左右分欄式簡歷"的解析效果在視覺效果上，左右分欄式的簡歷比上下更具有視覺吸引力贤徒，正受到求職者的廣泛使用消请。目前市面上至少有15%的簡歷使用左右分欄布局。然而，正確處理左右分...
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關于NER在簡歷解析中的應用命名實體識別介紹 命名實體識別（NER）是自然語言處理中一種重要的技術，它的目標是識別文本中的命名實體奖蔓，如人名、地名铁孵、機構名等。在簡歷解析中房资，N...
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利用Graph Embedding提升人崗匹配的效果隨著新時代的發(fā)展和科技的進步蜕劝，信息技術成為了人力資源領域必不可少的應用工具，原本需耗費大量人力轰异、物力岖沛、時間的海量數(shù)據(jù)處理工作，逐漸變的低成本搭独、精...
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如何挑選最合適您的簡歷解析婴削？隨著小析智能客戶群體的迅速增長以及簡歷解析產(chǎn)品的普及化和深入化，不同客戶群里對簡歷解析的定制化需求開始逐漸體現(xiàn)牙肝。 您可能聽到過部分c端招聘產(chǎn)品項...
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深度學習 - 崗位理解新方式小析智能的人崗匹配一個非常重要的流程是將用戶想要推薦的崗位名稱進行標準化唉俗，然后對海量簡歷完成初步篩選。小析內(nèi)部有一個完整標準化崗位的知識圖譜配椭，如...
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智能搜索引擎精準定位候選人
隨著電子數(shù)據(jù)化時代的到來虫溜，大數(shù)據(jù)這個詞進入了人們的視野。近年來股缸，幾乎所有的行業(yè)都逐漸開始從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)形式向電子數(shù)據(jù)化轉型衡楞。微信支付，支付寶等電子貨...
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AI和機器學習將如何影響招聘的未來敦姻？
—— 本文來自對小析智能商務總監(jiān)翁鑫的采訪 在當下招聘行業(yè)中瘾境，有很多關于人工智能和機器學習的討論。主要討論是關于在接下來的5到10年里镰惦，機器真的...
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小析智能 - 用AI改變招聘
小析智能介紹 小析智能在人工智能（AI）迷守，機器學習和語義理解技術等方面處于國際領先地位，專注于更科學地處理候選人和目標崗位的關系旺入。我們的目標是利...
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深度學習 - 簡歷解析的新浪潮小析智能一直倡導用機器學習來更快盒犹，更輕松地連接簡歷與職位。該技術最基本組成部分是我們的簡歷解析模型，目標是從非結構化文本中提取最重要的信息急膀，從而...