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Parsing 工作描述文本解析（JD解析）的最佳方法？

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Parsing 工作描述文本解析（JD解析）的最佳方法？,parsing,artificial-intelligence,text-parsing,fuzzy-logic,Parsing,Artificial Intelligence,Text Parsing,Fuzzy Logic,我是一名开发人员，对文本解析知之甚少。 我需要解析工作描述并获得一些输出。我需要从职务描述中解析以下字段 工作职责， 资格 专业化 领域， 所需技能， 职位描述 工作经验， 最大工作经验， 工业,， 职业， 功能区， 货币， 薪水 工资类型， 就业类型， 工作授权， 所需签证身份， 要求英语水平， 国家,， 国家,， 城市 Zipcode， 工作地址。 为了实现这一点，我正在利用正则表达式模式匹配。但产出效率却低很多倍。有时需要精确的模式来识别参数。所以它失败了很多次 我也找到了其他方法 命名实

我是一名开发人员，对文本解析知之甚少。 我需要解析工作描述并获得一些输出。我需要从职务描述中解析以下字段

工作职责， 资格 专业化 领域， 所需技能， 职位描述 工作经验， 最大工作经验， 工业,， 职业， 功能区， 货币， 薪水 工资类型， 就业类型， 工作授权， 所需签证身份， 要求英语水平， 国家,， 国家,， 城市 Zipcode， 工作地址。

为了实现这一点，我正在利用正则表达式模式匹配。但产出效率却低很多倍。有时需要精确的模式来识别参数。所以它失败了很多次

我也找到了其他方法

  • 命名实体识别： 通过使用斯坦福NLp，我能够获得位置、地址。但我不知道如何训练模块获得其他参数，或者我们有任何可能性
  • 模糊逻辑： 对模糊逻辑进行了一些研究，以验证结果 我的问题是,

    1. What are the approaches to accomplish the JD parsing? 

2. How effective is NER? 

3. Is there any conceivable outcomes to use fuzzy logic in JD text parsing?
    如果正则表达式不能准确工作，您可以尝试依赖项解析。NER不会支持您需要的所有发现。就业类型也是我想向你学习的东西