pyresparser

피레스 파서

 A simple resume parser used for extracting information from resumes

Omkar Pathak에 의해 ❤︎와 ❤︎로 제작되었습니다

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특징

• 추출물 이름
• 이메일 추출
• 휴대폰 번호 추출
• 추출 기술
• 총 경험을 추출하십시오
• 대학 이름 추출
• 추출 학위
• 추출 지정
• 회사 이름 추출

설치

• 이 패키지를 사용하여 설치할 수 있습니다

pip install pyresparser

• NLP 운영의 경우 Spacy 및 NLTK를 사용합니다. 아래 명령을 사용하여 설치하십시오.

 # spaCy
python -m spacy download en_core_web_sm

# nltk
python -m nltk.downloader words
python -m nltk.downloader stopwords

선적 서류 비치

공식 문서는 https://www.omkarpathak.in/pyresparser/에서 제공됩니다.

지원되는 파일 형식

• PDF 및 DOCX 파일은 모든 운영 체제에서 지원됩니다.
• DOC 파일을 추출하려면 OS (Linux, MacOS) 용 Textract를 설치할 수 있습니다.
• 참고 : Textract를 설치하면 (그리고 다른 것이 없음) DOC 파일이 쉽게 구문 분석됩니다.

용법

• 파이썬 프로젝트에서 가져 오십시오

 from pyresparser import ResumeParser
data = ResumeParser ( '/path/to/resume/file' ). get_extracted_data ()

클리

이력서 추출기를 실행하려면 제공된 cli 사용할 수도 있습니다.

usage: pyresparser [-h] [-f FILE] [-d DIRECTORY] [-r REMOTEFILE]
                   [-re CUSTOM_REGEX] [-sf SKILLSFILE] [-e EXPORT_FORMAT]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f FILE, --file FILE  resume file to be extracted
  -d DIRECTORY, --directory DIRECTORY
                        directory containing all the resumes to be extracted
  -r REMOTEFILE, --remotefile REMOTEFILE
                        remote path for resume file to be extracted
  -re CUSTOM_REGEX, --custom-regex CUSTOM_REGEX
                        custom regex for parsing mobile numbers
  -sf SKILLSFILE, --skillsfile SKILLSFILE
                        custom skills CSV file against which skills are
                        searched for
  -e EXPORT_FORMAT, --export-format EXPORT_FORMAT
                        the information export format (json)

참고 :

• Windows에서 앱을 실행하는 경우 .docs 및 .pdf 파일 만 추출 할 수 있습니다.

결과

모듈은 다음과 같이 결과와 함께 사전 개체 목록을 반환합니다.

 [
  {
    'college_name': ['Marathwada Mitra Mandal’s College of Engineering'],
    'company_names': None,
    'degree': ['B.E. IN COMPUTER ENGINEERING'],
    'designation': ['Manager',
                    'TECHNICAL CONTENT WRITER',
                    'DATA ENGINEER'],
    'email': '[email protected]',
    'mobile_number': '8087996634',
    'name': 'Omkar Pathak',
    'no_of_pages': 3,
    'skills': ['Operating systems',
              'Linux',
              'Github',
              'Testing',
              'Content',
              'Automation',
              'Python',
              'Css',
              'Website',
              'Django',
              'Opencv',
              'Programming',
              'C',
              ...],
    'total_experience': 1.83
  }
]

내가 여기에 도착하는 데 도움이 된 참고 문헌

• 알고리즘의 핵심 개념 중 일부는이 블로그에서 요약 된 https://github.com/divapriya/language_processing에서 가져 왔습니다. 이 개념을 공유해 주신 Priya에게 감사드립니다

• https://www.kaggle.com/nirant/hitchhiker-s-guide-to-nlp-in-spacy

• https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-using-spacy-%E2%80%8bin-python/

• 주석이 달린 데이터 세트에 대한 Daturks에게 특별한 감사를드립니다

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