RexUniNLU在智能招聘系统中的简历解析实践-开发者社区

RexUniNLU在智能招聘系统中的简历解析实践

又到了招聘旺季，HR的邮箱里塞满了各式各样的简历，PDF、Word、纯文本，格式五花八门。手动筛选一份简历，从密密麻麻的文字里找出学历、工作经历、技能这些关键信息，再录入系统，少说也得花上十来分钟。一天看几十份，眼睛都花了，效率还低，更别提可能因为疲劳而错过优秀人才。

有没有一种方法，能让机器像人一样“读懂”简历，自动把关键信息提取出来，整理得清清楚楚？这正是自然语言处理技术大显身手的地方。今天，我们就来聊聊如何利用一个名为RexUniNLU的通用自然语言理解模型，来搭建一个智能简历解析系统，把HR从繁琐的重复劳动中解放出来。

1. 为什么简历解析是个技术活？

在深入技术方案之前，我们先看看简历解析到底难在哪里。这可不是简单的文本匹配。

首先，格式太乱了。候选人A用Word写了一页精美的简历，有表格有分栏；候选人B直接发来一个从招聘网站导出的PDF，排版复杂；候选人C可能就发了一段纯文本。机器需要先理解文档结构，把文字内容正确地“读”出来，这一步叫文档解析，本身就有不少坑。

其次，表达太灵活了。同样是描述“在北京大学计算机科学专业获得学士学位”，有人写“北京大学，计算机科学，本科”，有人写“北大计算机系毕业”，还有人写“B.S. in Computer Science, Peking University”。模型必须理解这些不同的说法都指向同一个事实：教育背景。

最关键的是，信息之间有联系。简历不是一堆孤立信息的堆砌。一段“工作经历”里，包含了公司名称、职位、工作时间、工作内容等多个属性，它们是一个整体。解析时不能只抽出“阿里巴巴”和“高级工程师”，还得知道这两个信息是绑定在一起的，属于同一段经历。这种结构化信息的抽取，比简单的关键词查找要复杂得多。

传统的解决方案，比如基于规则的正则表达式，或者训练针对每个字段（如“毕业院校”、“公司名称”）的独立模型，在面对这种多变、复杂、有关联的场景时，往往力不从心，维护成本也高。我们需要一个更通用、更强大的工具。

2. RexUniNLU：一个模型，理解所有

这时，RexUniNLU模型进入了我们的视野。它的核心思想很吸引人：用一个统一的模型，通过“模式（Schema）指导”的方式，完成各种复杂的信息抽取和文本分类任务。

你可以把“模式”理解成一张信息提取的“任务清单”或者“问题模板”。我们不用告诉模型具体的算法细节，只需要用自然语言告诉它：“请从下面这段文本里，找出所有‘教育经历’，每段经历要包含‘学校’、‘学历’、‘专业’和‘时间’。” 模型看到这个“模式”和原始文本，就能自己去理解和执行。

这带来了几个巨大的好处：

零样本或小样本能力：对于定义好的“模式”，即使模型在训练时没见过完全相同的任务描述，它也能凭借对语言和“模式”的理解，进行相当不错的抽取。这意味着我们不需要为“简历解析”准备海量的标注数据。
统一处理结构化信息：无论是抽取实体（如人名、公司名），还是抽取关系（如“在A公司担任B职位”），甚至是更复杂的四元组（如“在A时间，于B学校获得C专业的D学位”），都可以通过设计不同的“模式”来让同一个模型完成。
灵活适应新需求：如果业务方突然说：“我们还想解析出候选人是否有海外背景。” 我们不需要重新训练模型，只需要在“模式”里加上一条“是否海外经历”的指令即可，非常灵活。

这简直就是为简历解析这种“需求明确但格式多变”的场景量身定制的。

3. 动手搭建：从简历文本到结构化数据

理论说再多，不如一行代码。我们来一步步看看怎么用RexUniNLU实现核心的解析功能。假设我们已经用其他工具（比如pdfplumber、python-docx）把一份PDF简历转换成了纯文本。

首先，准备好环境并加载模型。我们使用ModelScope这个平台，它让模型的使用变得非常简单。

# 安装必要的库 # pip install modelscope from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks # 创建信息抽取管道，指定使用RexUniNLU中文基础版 schema = ['学校', '学历', '专业', '时间'] # 这是我们为“教育经历”定义的模式 ie_pipeline = pipeline(Tasks.information_extraction, model='damo/nlp_deberta_rex-uninlu_chinese-base', schema=schema)

接下来，我们准备一份模拟的简历文本。

resume_text = """ 张三 电话：138-xxxx-xxxx | 邮箱：zhangsan@email.com 教育背景： 2015.09 - 2019.06 北京大学 计算机科学与技术 学士学位 2020.09 - 2023.06 清华大学 软件工程 硕士学位 工作经历： 2019.07 - 2020.08 阿里巴巴集团 高级软件开发工程师 - 负责核心交易系统后端开发。 - 主导了XX项目的性能优化，吞吐量提升30%。 2023.07 - 至今 腾讯科技 算法工程师 - 参与推荐系统模型研发。 - 应用深度学习技术提升点击率。 """

现在，最精彩的部分来了。我们不需要为教育经历、工作经历分别写复杂的代码，只需要设计好对应的“模式”，然后交给模型。

第一步，抽取教育经历。我们告诉模型，请找出所有“教育经历”，每个经历包含“学校”、“学历”、“专业”、“时间”四个部分。

# 定义教育经历抽取模式 education_schema = { '教育经历': { '学校': '学校名称', '学历': '学位，如学士、硕士、博士', '专业': '所学专业', '时间': '在校时间段' } } # 执行抽取 edu_result = ie_pipeline(resume_text, schema=education_schema) print("教育经历解析结果：") print(edu_result)

运行后，你可能会得到结构化的输出，大致如下（格式已简化）：

{ "教育经历": [ { "学校": "北京大学", "学历": "学士学位", "专业": "计算机科学与技术", "时间": "2015.09 - 2019.06" }, { "学校": "清华大学", "学历": "硕士学位", "专业": "软件工程", "时间": "2020.09 - 2023.06" } ] }

第二步，抽取工作经历。同样，我们设计一个新的模式。

# 定义工作经历抽取模式 work_schema = { '工作经历': { '公司': '公司名称', '职位': '担任的职务', '时间': '在职时间段', '内容': '主要工作内容概述' } } work_result = ie_pipeline(resume_text, schema=work_schema) print("\n工作经历解析结果：") print(work_result)

通过这种方式，我们轻松地将非结构化的简历文本，转化成了结构化的JSON数据。这些数据可以直接存入数据库，用于后续的精准搜索、人才画像分析或智能匹配。