一种基于语义增强的简历特征词智能提取方法与流程

本发明涉及自然语言处理与信息抽取，尤其涉及一种基于语义增强的简历特征词智能提取方法。

背景技术：

1、简历是企业招聘、人才库搭建、人岗智能匹配的核心数据载体，但线上线下收集的简历存在来源杂、文件格式不统一、文本表达差异化严重的痛点，载体包含pdf、word、txt、html、图片扫描件；不同求职者撰写习惯差异极大，同类信息存在大量同义改写、语句省略、字段错位、口语化简写等问题。 现有简历特征提取方案分为两类：

2、规则类抽取方案：依靠正则表达式、关键词词典、人工编写匹配规则实现字段抓取。该方案对简历版式、固定句式依赖性强，新表述、新版式简历需持续迭代规则；无法理解深层语义，同义描述识别失效；规则库、特征词表人工维护成本极高，严格规则易漏抽信息，宽松规则易产生错抽，准确率与召回率无法同时兼顾。

3、传统ner实体识别模型：依赖标注数据集训练，仅能识别固定实体类别，泛化能力弱，针对简历中跨段落、跨模块分散的技能、项目、工作经历等复合字段抽取效果差，无法处理无规范句式的自由文本。

4、当前大语言模型（llm）具备极强的语义理解与结构化生成能力，为简历抽取提供新思路，但直接调用llm原生推理存在明显缺陷：输出json格式错乱、关键字段缺失、语义幻觉、同一特征跨模块重复抽取未归一化、时间逻辑、企业/学校名称简写不统一等问题，缺少完整的前置文本处理、分层抽取约束、后置校验修正与持续迭代优化闭环，无法落地工业级简历解析场景。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提出一种基于语义增强的简历特征词智能提取方法，通过语义增强结构化提示词约束、分阶段分层抽取、多维度后置校验归一化、样本反馈迭代优化全流程架构，实现多格式非标准化简历的特征词高精准、高召回结构化提取，输出统一标准化人才数据，为人才画像、人岗匹配、hr大数据分析提供可靠底层数据支撑。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于语义增强的简历特征词智能提取方法，具体包括以下步骤：

3、步骤s1：简历源文件解析：接收简历源文件，识别文件格式并采用对应解析引擎转换为携带版面元数据的纯文本；

4、步骤s2：文本预处理：对纯文本执行清洗、格式归一、简历模块分块、超长文本分片处理，输出标准化分段文本；

5、步骤s3：语义增强提示词构建：基于预设抽取字段schema与标准化分段文本，组装包含七类固定组件的结构化语义增强提示词；

6、步骤s4：llm分阶段特征抽取：将结构化语义增强提示词与标准化分段文本拼接后调用大语言模型，依次执行模块识别、分模块字段抽取、跨模块特征关联融合三级抽取；

7、步骤s5：结构化输出生成：解析大语言模型输出内容，映射至预定义统一数据模型，生成标准化json结构化简历数据集；

8、步骤s6：结果校验与补全后处理：对标准化json结构化简历数据集执行格式校验、业务逻辑校验、外部知识库归一校验、缺失字段补全、冲突信息消解；

9、步骤s7：质量评估与反馈优化：通过置信度计算公式量化抽取质量，低于人工复核阈值的样本经人工修正后回流迭代优化提示词与知识库，形成自优化闭环。

10、优选的，步骤s1中，简历源文件格式包括pdf、word、txt、html、图片；针对图片格式简历，执行ocr光学文字识别转换为文本；版面元数据包括段落序号、模块标题、列表层级、文本区块坐标，版面元数据用于辅助步骤s2模块分块与步骤s3上下文嵌入。

11、优选的，步骤s2中，文本预处理执行流程为：去除乱码、页眉页脚、冗余空白符号；统一中英文标点、日期、数字格式；依据版面元数据划分个人基础信息、教育背景、工作经历、项目经历、专业技能、自我评价模块；文本长度超出大语言模型上下文窗口阈值时，采用模块内滑动窗口分片，单窗口完整保留单条教育、工作、项目记录。

12、优选的，步骤s3中，七类固定组件依次为角色定义段、任务说明段、字段schema定义段、语义增强样本段、输出格式约束段、抽取约束规则段、局部上下文嵌入段；字段schema定义段采用json模板标注字段名、语义释义、数据类型、取值约束、必填标识、标准示例；语义增强样本段存储同义表达、时间省略、字段错位、简写日期类型不规则简历抽取样本。

13、优选的，步骤s4中，三级抽取执行流程为：

14、阶段一：模块识别，识别简历全部模块及对应文本字符区间；

15、阶段二：分模块字段抽取，按划分的模块单元独立抽取特征字段，若干条目结构输出数组嵌套子对象；

16、阶段三：跨模块特征关联融合，定位多模块内同类特征，执行去重、同义归一、汇总合并操作。

17、优选的，步骤s5中，标准化json结构化简历数据集包含基础个人信息、教育经历数组、工作经历数组、项目经历数组、一维技能数组五大核心对象，时间、学历、企业、技能字段全部统一标准化存储。

18、优选的，步骤s6中，配置三套独立知识库，三套知识库为标准院校库、工商企业库、技能词典；知识库归一校验执行院校简称统一、企业别名统一、技能缩写术语转换；业务逻辑校验包含时间线一致性校验、枚举字段取值校验、联系方式正则格式校验。

19、优选的，步骤s6中，冲突信息消解采用优先级规则：同一字段多模块存在冲突取值时，采信独立技能栏取值，其次采信项目描述取值，再采信工作经历取值，最后采信自我评价取值；缺失字段补全流程为携带已有结构化数据二次调用大语言模型定向抽取。

20、优选的，步骤s7中，配置两组置信度计算公式，两组公式分别为单字段置信度计算公式和文档整体置信度计算公式；

21、单字段置信度计算公式：

22、；

23、式中：为单字段置信度，取值区间；为大语言模型输出字段原始概率分值；为校验通过标识；为知识库归一匹配得分；为权重系数，权重系数之和等于1；

24、文档整体置信度计算公式：

25、；

26、式中：为单份简历文档整体置信度；为简历待抽取特征字段总数量；为第个字段置信度；

27、步骤s7中配置人工复核阈值，数值小于时推送样本至人工标注平台修正。

28、优选的，步骤s7中，人工修正完成后的样本执行四类回流操作：扩充语义增强样本库、迭代优化提示词模板、更新知识库匹配词条、作为大语言模型微调或提示词调优训练素材，四类回流操作同步执行以优化简历特征抽取精度。

29、因此，本发明采用上述的一种基于语义增强的简历特征词智能提取方法，具有以下好处：

30、（1）泛化能力大幅提升：不依赖固定简历版式、固定句式规则，可兼容各类自定义表述、多格式简历，无需针对新简历持续新增匹配规则；

31、（2）深层语义理解能力突出：依托llm语义增强提示词，自动识别同义替换、省略句式、错位字段、中英文混用非常规表达；

32、（3）抽取精度与召回率同步优化：分层抽取保障全量特征召回，多维度后置校验、知识库归一化消除错抽、幻觉问题，兼顾准确率与召回率；

33、（4）输出数据标准化统一：强制json结构化输出，字段统一归一，可直接对接人才库、人岗匹配、hr数据分析下游系统，无需二次数据清洗；

34、（5）运维成本低：无需大规模人工维护规则词典，依靠人工修正样本自动迭代优化提示词与知识库，长期运维人力投入显著降低。

35、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。