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Information Extraction

Con l’estrazione automatica delle informazioni di Inda risparmi tempo da dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto

L'Information Extraction di Inda

E’ un processo di estrazione delle informazioni a partire da un documento di tipo testuale (CV) o in formato immagine. Con il supporto dell’intelligenza artificiale, è possibile convertire i dati non strutturati del candidato in informazioni di tipo strutturato.

Come si ottiene

L'Information Extraction si avvale principalmente di tecnologie integrate negli ambiti della Computer Vision e Natural Language Processing

Incluso nella tecnologia della Computer Vision, è un processo di identificazione e analisi di layout e delle sezioni geometriche di un documento.

Integrato a tecniche della Computer Vision e basato su algoritmi di Natural Launguage Processing, è un sistema che permette il riconoscimento di una sequenza di caratteri all'interno di un documento in formato immagine.

Basato su algoritmi di Deep Learning, nel cuore del Natural Language Processing (NLP), è un processo di estrazione delle informazioni attraverso il quale si effettua il riconoscimento di entità a partire da un testo.

Basata su tecniche di Deep Learning e Natural Language Processing (NLP), permette di individuare relazioni tra le entità riconosciute dal NER.

Come funziona

L’Information Extraction permette di estrarre le informazioni strutturate dai CV in modo automatico, sostituendo la tradizionale compilazione del form di candidatura.

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estrazione di informazioni da documento

Dal documento al CV

Riconoscimento del documento

Attraverso tecniche di Document Layout Analysis (DLA) e Optical Character Recognition (OCR), è possibile distinguere i documenti in formato testuale da quelli in formato immagine. L'analisi del layout, della struttura e delle sezioni permette di differenziare le varie tipologie di CV.

Estensione dei file supportati da Inda: ['pdf', 'doc', 'docx', 'odt', 'txt', 'html', 'pptx', 'rtf', 'jpg', 'png'].

Estrazione dal testo

Dal CV alla Text Extraction

Estrazione del testo

Dopo aver analizzato il formato del CV, è possibile procedere all'estrazione di un testo ordinato dal documento d'origine.

L'operazione di analisi ed esportazione dei dati da un CV è possibile attraverso il CV/Resume Parsing . Ciò consente di ottenere il testo contenuto nel CV e di convertire i dati in esso presenti in informazioni strutturate o documenti in formato XML.

Estrazione di informazioni strutturate

Dalla Text Extraction alle informazioni strutturate

Identificazione di informazioni strutturate

Attraverso tecniche di Named Entity Recognition (NER) è possibile distinguere entità specifiche come "name", "surname", "job". Grazie alla Relation Extraction (RE), invece, si può comprendere il tipo di relazione che queste entità semantiche hanno con specifiche sezioni del CV.

Tra le entità riconosciute dall'Information Extraction

Dati personali

  • Nome
  • Cognome
  • Email
  • Indirizzo (indirizzo; città; provincia; CAP; )
  • Età
  • Data di nascita
  • Livello medio di esperienza (n. esperienze; esperienze totali)
  • Links
  • Telefono

Esperienze professionali

  • Data inizio
  • Data fine
  • Anzianità
  • Azienda
  • Località (città; stato)
  • Posizione

Titoli di studio

  • Data inizio
  • Data fine
  • Durata
  • Località (città; stato)
  • Istituto
  • Titolo
  • Campo disciplinare

Skills e lingue

  • Skills (competenza; score)
  • Lingua (madrelingua; lingua straniera)

Ulteriori informazioni

  • Foto
  • Lingua CV
Estrazione di informazioni da mappare

Dalle Informazioni strutturate ai dati

Mappatura delle informazioni

Come ultimo step, è necessario mappare il tipo di informazioni estratte in campi predefiniti. In genere i form di candidatura contengono menù a tendina con selezione multipla, per questo è necessario mappare l'informazione estratta nell'opzione più simile tra quelle proposte.

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I benefici dell'Information Extraction

Migliora la Candidate Experience
Aumenta il Return on Investment (ROI)
Accresci il Conversion Rate
Potenzia la Candidate Attraction

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