对于一个项目,我必须使用python分析一个包含200多个简历的txt文件。我必须在文件中搜索,如果提到一个特定的键,我必须数一数。这是我非常简单的代码:
file = open("CVC.txt")
data=file.read()
occurence = data.count("Biology")
print('Number of occurrences of the word :', occurence)
问题是,当我寻找工程师时,在一份简历中提到过几次。但我只想数一次。每一份简历都以“联系人”这个词开头。我的问题是如何指定一个算法
我已经应用了这段代码来使用python从简历中提取数据,但是我的代码没有工作。我的目标是解析简历或从简历中提取数据,然后应用算法对标签进行预测。我的目标是在python中“根据技能和简历内容对候选人简历进行排序”。
有人能帮我吗?
pip install python-docx
pip install docx
pip install pyresparser
from pyresparser import ResumeParser
import os
from docx import Document
# file format should be in .txt, .pdf, .doc
我正试图用Python处理很多简历。简历的一个例子如下所示。不幸的是,每一份简历都不能使用相同的格式。除了使用regex从简历中提取特定字段(假设我将所有字段都转换为纯文本)之外,还有什么好方法吗?
Name: Someone
Tel: xxx-xxxxxxx
Add: 123 Some Street
Email: Someone@gmail.com
Objective/Goal
To obtain a position in...
Education
2004 - 2006: University of XYZ
Work Experience
2006 - 2008: Program
假设这里的任务是提取简历的重要事实,比如候选人的技能和他的教育程度等等。下面是从pdf或docx简历中解析出来的简历。
首先,我将从各种在线网站、求职门户等获取技能和教育数据。获取的数据将是两个文本文件,每一行表示一个技能或一个大学名称,如下所示,
skills.txt
___________
c
python
java
node js
education.txt
___________
massachusetts institute of Technology
harvard university
我想知道这些是否足以训练一个命名实体识别模型来识别原始简历文本的技能和教育。我