nlp resume parser

パーサーサービスを再開します

GPT-3ベースのResume Parserは、このような履歴書PDFをこのようなJSONに変換するREST APIとして。

履歴書を解析するPDFには約15秒かかり、 text-davinci-002エンジンを使用して500トークンごとに約0.01ドルかかります（そのため、ライブデモWebサイトはありません）。典型的なリクエストと応答は、1500トークン（$ 0.03）、3000トークン（0.06ドル）以上を使用する場合があることに注意してください。

GPT-3を微調整することで、より正確な結果が得られるかもしれませんが、このリポジトリのすぐに使える結果はすでに非常に印象的です。

クイックスタート

1. Python 3とPIP3をインストールします。 macOSについては、以下の注意を参照してください。
2. pdftotextのすべての依存関係をインストールします（こちらを参照）。
3. 新しい端末では、必要に応じてPIP3を更新します： python3 -m pip install --upgrade pip
4. 別の新しい端末で、リポジトリをクローンし、端末をディレクトリに移動します。
   • 他の端末を閉じて、この端末を続けてください。
5. バージョンを確認してください： python3 --version and pip3 --version 。
6. プロジェクトルートで./build.shを実行します。
7. Openai APIキーを取得します。
8. .envという名前のファイルを作成し、APIキーを設定します： export OPENAI_API_KEY=YOURKEY OPENAI_API_KEY=YOURKEYまたは環境でキーを設定します。
9. プロジェクトルートで./run.shを実行します。

Flaskサーバーは、LocalHostのポート5001の聴取を開始します。ブラウザでお気軽にチェックしてください。

MacOSに注意してください

XcodeまたはGCCツールのいずれかをインストールする必要があります（こちらを参照）。

• Xcodeをインストールする場合は、それを実行してセットアップを完了してください。
• 次に、 xcode-select --installおよび完全なコマンドラインツールのインストールを実行します。
• 最後にHomeBrewをインストールし、 brew install pythonを使用してPython 3をインストールします。

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