简历解析步骤（第二步）技术与实现（2）识文字，做分类：姓名_简历识别 ocr

简历解析步骤（第二步）技术与实现（2）识文字，做分类

继上篇文章理论：

简历解析，常见接收到的简历是图片或文档的方式，我们需要先将简历中的文字提取出来，然后再对文字进行算法分析以及AI训练，从而实现解析简历与提高解析度的效果。

先介绍我们整个解析过程和训练过程需要用到的技术：

1. 文字识别：OCR服务（百度 AI 开放平台：通用文字识别）
2. 算法（伪代码：不限语言）
3. AI 机器学习 （ML.NET 或者 Python 一些算法库）

步骤： 第一步：通过文字识别的方式，提取出里面所有有价值的内容（可以转换的所有信息：因为本次讲解都是中文，所以接下来都以解析中文简历来作为例子）第二步：通过算法进行识别，找到符合要求的信息如：姓名、性别、年龄、学历、工作经历等。第三步：将识别出来的信息进行本地存储，然后通过人工去纠正错误，将该版本作为样板，交由机器学习算法进行学习运算，计算出模型。第四步：将得出来的模型再识别简历达到一定的量，再纠错，再交由机器学习算法进行学习运算，反复学习，直至通过率接近 100%。

步骤实现：

第一步：识文字，取信息

细节可以参考上一篇文章

我们写一个简历

获得结果：

第二步：识文字，做分类

我们通过百度云读取出来的文字信息，是一个区域一个区域的字符串。这个时候，我们要将这些字符串做一些分类：基本信息（38项）

#1. 姓名 2. 姓氏 3. 性别 4. 年龄 5. 身高 6. 体重 7. 婚姻状态 8. 出生日期 9. 户口地址 10. 籍贯地址 11. 身份证号 12. 民族 13. 国籍 14. 政治面貌 15. 语言能力 16. 英语水平 17. 计算机水平 18. 博客/主页地址 19. 工作年限 20. 参加工作时间 21. 当前职位（如果没离职：当前公司的职位，如果离职：上一家公司的职位） 22. 当前职能类型 23. 当前单位 24. 所处行业 25. 在职状态 26. 当前薪资 27. 工作地点 28. 工作性质（全职、兼职、实习） 29. 有否海外留学经历 30. 有否海外工作经历 31. 毕业时间 32. 毕业学校 33. 毕业学校类型 34. 所学专业 35. 学历 36. 是否统招

姓名分类：（核心代码如下）配合识别出来的文字使用

		/// <summary>
        ///     获取姓名
        /// </summary>
        /// <param name="words">内容</param>
        /// <returns></returns>
        static List<string> VerificationName(string words)
        {
            List<string> resultInfo = new List<string>(); ;
            //情况：姓名：XXX，这种半格式文本情况下，基本可以百分百确定“：”后面是姓名
            if (words.Contains("姓名："))
                resultInfo.Add(words);

            //情况：姓名:XXX，这种半格式文本情况下，基本可以百分百确定“：”后面是姓名
            if (words.Contains("姓名:"))
                resultInfo.Add(words);

            //情况：name:XXX，这种半格式文本情况下，基本可以百分百确定“：”后面是姓名
            if (words.ToLower().Contains("name:"))
                resultInfo.Add(words);

            //情况：XXX，不是半格式文本的情况，我们要通过姓氏来确定
            if (words.ToLower().Contains("name:"))
                resultInfo.Add(words);

            return resultInfo;
        }

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

将识别出来的信息放到上面的函数分类后，得到如下结果

要源码的，评论区留下邮箱，或者加qq群：546496965