【文件属性】：
文件名称：ResumeRise:用于分类和汇总简历的NLP工具
文件大小：8.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-23 19:18:05
nlp machine-learning ocr nltk tf-idf
恢复上升
简历解析器和摘要器工具可对简历进行分类，并根据用户要求对简历进行排名。
数据集
包含1000个以csv格式标记的简历（根据特定简历所属的主要类别/类别进行标记）。 我们将使用此csv格式的简历数据集来训练我们的模型以进行分类。 然后，我们的模型应该能够处理任何看不见的简历。
参考文件：
Utils / Analysis.ipynb ：数据清理+预处理+可视化+见解
Utils / Summarize.ipynb ：恢复汇总算法
Utils / pdftotext.ipynb ：使用pdfminer将odf转换为文本
Utils / Modelling.ipynb ：主文件+代表性更改+培训+模型比较+测试
Utils / naive_bayes.ipynb ：多项朴素贝叶斯实现
Utils / svm.ipynb ：svm实现
Utils / clean_data1.csv ：
【文件预览】：
ResumeRise-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(1KB)
----Data()
--------paper2.pdf(435KB)
--------.Rhistory(0B)
--------resume_dataset.csv(8.39MB)
--------paper1.pdf(428KB)
----sample_input.pdf(32KB)
----LICENSE(34KB)
----sumary_topics.txt(49B)
----Utils()
--------Resume Similarity.ipynb(153KB)
--------Modelling.ipynb(139KB)
--------clean_data1.csv(14.18MB)
--------aphrasewithanoun.py(629B)
--------svm.ipynb(9KB)
--------Analysis.ipynb(515KB)
--------pdftotext.ipynb(10KB)
--------testtokenize.py(425B)
--------naive_bayes.ipynb(10KB)
--------Summarize.ipynb(21KB)
--------try.txt(2KB)
--------clean_data.csv(28B)
----Literature Survey()
--------INSIGHT_LiteratureSurvey.pdf(100KB)
----Final Report()
--------INSIGHT_FinalReport.pdf(200KB)
----requirements.txt(28B)