Digitalizza i dati, accelera i processi di recruiting e risparmia tempo con il CV parsing e l’information extraction
Sin dalle prime fasi di recruiting, l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la gestione dei tempi di candidatura e il trasferimento di grandi quantità di dati . Combinate al lavoro del recruiter, le tecniche di Information Extraction e Résumé Parsing (a. CV Parsing) permettono di accelerare l’estrazione delle informazioni, automatizzare la compilazione dei form di candidatura e archiviare dati nel database. Come conseguenza di questi processi, il recruiter può gestire più velocemente le candidature (in formato digitale o cartaceo), anche in caso di Career day, fiere o eventi di recruiting. Grazie a una rapida scansione e lettura dei CV, la digitalizzazione dei dati estratti può arricchire e aggiornare il proprio database o semplificare il trasferimento in altri software gestionali. D’altro canto, il processo di application diventa più smart su tutti i fronti: migliora anche l’esperienza degli stessi candidati riducendo il tasso di abbandono in fase di application.
Le soluzioni di parsing non si applicano solo al settore HR e al processo di ricerca e selezione! Operando in maniera generalizzata, i parser consentono il riconoscimento automatico e l’analisi di ogni tipo di documento digitale adeguandosi alle specifiche esigenze interne e di settore di ogni azienda.
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', 'jpeg', 'png', 'tif', 'tiff'].
Tra le entità riconosciute e estratte con Inda:
Dati personali:
Esperienze professionali
Titoli di studio
Skills e lingue
Ulteriori informazioni
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.
E' uno strumento che consente il riconoscimento della lingua con la quale è scritto il contenuto di un documento (ad esempio un CV).
A partire dall'analisi del formato e della geometria del layout (DLA) di un documento, questo sistema permette di riconoscere ed estrarre un testo semplice ed ordinato.
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.
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