NER在简历解析系统中应用及方法
2023年2月5日
命名实体识别（NER）是自然语言处理中一种重要的技术，它的目标是识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。在简历解析中，NER技术可以帮助提取简历中的关键信息，如应聘者姓名、工作经验、教育背景、公司名、学校名、职位名等。这些信息可以用来填充人力资源系统中的简历模板，或者作为预处理步骤，为后续的简历分类和匹配做准备。
NER作为信息检索任务中的一个类别，就是让计算机自动识别出文本中的名字和其他重要信息，并将其分类。比如，在一篇文章中，计算机可以自动识别出人名、地名、公司名等信息。这样可以帮助我们更好地理解文章的内容，并且有助于其他自然语言处理任务的完成。例如：
输入文本："乔布斯是苹果公司的创始人之一，他出生在美国加利福尼亚州。"
输出结果："乔布斯"：人名，"苹果公司"：机构名，"美国"：地名，"加利福尼亚州"：地名
如上仅仅作为命名实体识别的一个简单示例，在实际应用中，命名实体识别的结果还可能包括其他类型的实体，如时间、数字等。
命名实体识别在简历解析系统重的应用场景?
NER作为简历解析系统中的核心模型组件，其应用场景涵盖了简历解析结果中的方方面面，其中包括但不局限于
增强实体解释
姓名联系方式解析：NER可以帮助提取简历中的联系方式，如电话号码、电子邮件地址等。这些信息抓取简历解析系统的核心功能。
教育背景解析：NER可以帮助提取简历中的教育背景信息，如学校名称、专业、学位等，这些信息对于HR系统来说是非常重要的。
工作经验解析：NER可以帮助提取简历中的工作经验信息，如公司名称、职位名称、工作时间等，这些信息可以帮助系统了解应聘者的工作经验、类型等。
- 技能关键字解析：NER可以帮助提取简历中涉及的技能关键字，如语言能力、技术框架等，这些关键字可以帮助系统了解应聘者的技能水平。
命名实体识别的方法
在主流工业以及学术领域，NER模型的构建主要分为如下几种方法
基于规则的方法：这类方法主要基于语法规则、正则表达式等工具来识别命名实体。优点是简单易实现，缺点是准确性较低。
基于统计的方法：这类方法基于统计语言模型和机器学习算法来识别命名实体。优点是准确性较高，缺点是需要大量的预先训练数据以及设计上下文特征。例如，"红" 和 "红酒" 在不同的上下文中含义是不同的。常用的算法包括随机森林，支持向量机等。
基于深度学习的方法：这类方法使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、双向循环神经网络（Bi-LSTM）等来识别命名实体。优点是准确性高，能够自动提取特征，缺点是需要大量的训练数据和较高的计算资源。
基于传统方法和深度学习方法的融合：这类方法将基于规则的方法和基于深度学习的方法相结合，可以充分发挥两者的优势，提高识别率。
- 基于迁移学习的方法：迁移学习是一种机器学习技术，它通过在已经训练好的模型上进行微调，来使用新的数据集训练新的模型。它可以用来从不同的领域或语言中转移知识，来提高在新的领域或语言中的性能。在实际应用中，比如之前非常火爆的BERT模型，通常是使用预训练模型，在新数据集上进行微调。这种方法可以节省大量的计算资源和时间。
由于不同的方法有各自的有优缺点，在选择NER方法时，需要考虑数据量、计算资源、准确性等因素，根据实际需求选择合适的方法。
挑战与展望
总之，NER技术在简历解析中有着重要的应用。它可以帮助企业更快速高效地提取简历中的关键信息，提高招聘效率。然而，NER在简历解析中应用也面临着许多挑战。简历中的信息往往是由不同的人所填写，因此信息的格式和质量可能不统一。如果简历中的信息不规范，NER系统可能会识别错误，导致信息不准确。为了解决这个问题，小析智能研究团队提出了许多方法来提高NER在简历解析中的准确性。这些方法包括使用深度学习的模型以及迁移学习型来训练NER系统、使用规则来纠正识别错误、使用大规模人工标注数据、使用数据增强（Data Augmentation）等等方法来提高模型的准确性。
同时随着大规模自然语言生成模型的进步，列如GPT-3等可以通过生成新的句子或短文来帮助NER任务中的数据增强。例如，你可以使用GPT生成新的句子，然后使用这些句子来训练NER模型。这样做可以增加数据量，同时又不用担心数据质量问题。此外，GPT模型可以使用预训练+微调的方法来在特定任务中进行微调，提高NER的效果。
总而言之，NER在简历解析中有着许多重要应用。针对于具体使用场景，建模方法的选择至关重要。在合理使用最先进的模型技术的情况下，NER可以帮助简历解析系统大幅提升解析准确率及速度、帮助小析打造市面上最好用的简历解析产品以服务广大企业客户。