【源码】基于PythonPyTorch的简历匹配与职位推荐系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch构建的简历匹配与职位推荐系统，借助先进人工智能技术，集成简历解析、职位匹配、文本摘要、命名实体识别（NER）以及基于图的职位推荐等功能，助力用户快速找到符合自身条件的职位，提升职位匹配的准确性与效率。

项目的主要特性和功能

1. 简历解析：运用OCR和命名实体识别（NER）技术，从简历中提取姓名、教育程度、工作经验等关键信息。
2. 职位匹配：基于BERT和双向LSTM模型，计算用户简历与职位描述的匹配度，生成推荐列表。
3. 文本摘要：采用TextRank算法提取简历关键词，生成简历摘要，便于用户快速了解简历内容。
4. 命名实体识别（NER）：识别简历中的人名、公司名称等关键实体，用于进一步信息提取和匹配。
5. 基于图的职位推荐：利用Neo4j图数据库构建职位节点网络，通过图的匹配算法生成推荐列表。

安装使用步骤

1. 环境配置：确保已下载项目源码文件，安装Python环境，并安装torch、transformers、py2neo等必要依赖库。
2. 配置调整：依据项目需求，调整配置文件中的参数，如数据路径、模型路径、设备选择等。
3. 运行项目：在命令行中运行项目，根据参数执行简历解析、职位匹配、文本摘要等不同任务。
4. 执行脚本：使用相关脚本操作，如main.py用于模型训练和评估，inference.py用于生成推荐列表。

注意：项目包含多个文件和模块，需按文件依赖关系逐步运行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】