Hệ Thống Phân Tích CV (CV Parser)

Dịch Vụ AI

Hệ Thống Phân Tích CV (CV Parser)

Hệ thống phân tích CV hướng đến việc phát triển một hệ thống xử lý toàn diện (End-to-End) mang tên CV Parser, có khả năng tự động trích xuất các thông tin quan trọng từ tệp CV định dạng PDF. Hệ thống ứng dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm Computer Vision và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing – NLP).

Giới Thiệu

STS là công ty gia công phát triển phần mềm theo mô hình Agile có trụ sở tại Việt Nam, được thành lập vào năm 2012, với đội ngũ hơn 350 kỹ sư phần mềm cùng quy trình phát triển đã được hoàn thiện. Mỗi tháng, công ty tiếp nhận một lượng lớn hồ sơ ứng tuyển (CV), đồng nghĩa với việc phải xử lý và sàng lọc rất nhiều tài liệu.

Bên cạnh đó, khi tìm kiếm ứng viên phù hợp, chúng tôi còn tham khảo các công cụ trực tuyến hoặc những nguồn khác như LinkedIn. Theo quy trình thông thường, đội ngũ Talent Acquisition (TA) sẽ kiểm tra thủ công từng CV để thu thập thông tin, sau đó chuyển cho Tech Lead và Project Manager xem xét và phỏng vấn. Cuối cùng, hồ sơ sẽ được chuyển đến bộ phận Human Resources (HR) để tiếp tục xử lý, lập hợp đồng, cập nhật thông tin ứng viên vào hệ thống và thực hiện các công việc liên quan khác.

STS cũng sở hữu đội ngũ AI giàu kinh nghiệm trong việc phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Đội ngũ của chúng tôi đã tham gia nhiều dự án tương tự, cung cấp các giải pháp AI giúp xử lý tập dữ liệu lớn và xây dựng những hệ thống hiệu năng cao. Từ kinh nghiệm đó, chúng tôi đã ứng dụng các công nghệ AI để phát triển CV Parser – một hệ thống End-to-End có khả năng tự động xử lý và phân tích dữ liệu từ CV.

Phương Pháp Tiếp Cận Của Chúng Tôi

Hiện nay có nhiều công cụ, thư viện và mô-đun đọc tệp PDF có thể trích xuất lớp văn bản (Text Layer) từ tệp PDF. Tuy nhiên, kết quả thu được thường chỉ là các dòng văn bản được sắp xếp theo thứ tự dòng, khiến dữ liệu trở nên rời rạc và thiếu ngữ nghĩa.

Đối với bài toán trích xuất thông tin từ CV định dạng PDF, chúng tôi phải giải quyết một số thách thức như:

Cấu trúc của các tệp CV rất đa dạng và không tuân theo một định dạng thống nhất.
Khó nhóm các phần thông tin có liên quan lại với nhau.
Máy tính khó hiểu được ý nghĩa của từng đoạn văn bản.
Cần xây dựng nhiều quy tắc để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu văn bản.

Tuy nhiên, các công nghệ AI hiện đại có thể giải quyết hiệu quả những thách thức trên. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng hệ thống CV Parser theo mô hình End-to-End, giúp tự động phân tích và trích xuất toàn bộ thông tin có ý nghĩa từ tệp PDF.

Kiến trúc của hệ thống được chia thành 3 phần chính:

Phần 1: Hệ thống tiếp nhận tệp PDF do người dùng tải lên, làm sạch dữ liệu và chuyển đổi nội dung từ định dạng PDF sang dữ liệu hình ảnh.
Phần 2: Ứng dụng các thuật toán Xử lý ảnh (Image Processing) và các mô hình Computer Vision để phân tích cấu trúc của CV và nhận diện bố cục tài liệu.
Phần 3: Mỗi vùng nội dung trong tài liệu sẽ được xử lý bằng OCR kết hợp với các mô hình Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) nhằm hiểu và trích xuất ý nghĩa của dữ liệu văn bản.

Cách Sử Dụng

Bước 1

Truy cập trang CV Parser tại:

https://experiment.saigontechnology.vn/cvparser

Hoặc truy cập trang chính của STS AI Research Lab tại:

https://experiment.saigontechnology.vn/

Sau đó chọn mục CV Parser và nhấn nút Try our demo.

Bước 2

Trên trang CV Parser, nhấn nút SELECT A FILE.

Bước 3

Chọn tệp CV định dạng PDF mà bạn muốn phân tích.

Bước 4

Hệ thống sẽ hiển thị toàn bộ thông tin được trích xuất từ CV như minh họa bên dưới.

Như có thể thấy, toàn bộ quy trình thu thập thông tin cần thiết từ dữ liệu CV đòi hỏi rất nhiều công sức và sẽ càng trở nên phức tạp khi phải xử lý số lượng lớn hồ sơ. Vì vậy, chúng tôi ứng dụng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động trích xuất các thông tin quan trọng từ CV như họ tên, thông tin liên hệ, kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn và nhiều dữ liệu khác.

Với những thông tin này, doanh nghiệp có thể dễ dàng phân loại ứng viên, nhanh chóng xác định những hồ sơ tiềm năng nhất, đồng thời hiểu rõ hơn về năng lực của từng ứng viên.

Dự Án Liên Quan

Ứng dụng web

MeetDoris

MeetDoris là công cụ quản lý dự án dựa trên web giúp cải thiện năng suất và quản lý thời gian hiệu quả. Ứng dụng lên lịch các nhiệm vụ trong dự án và điều chỉnh lịch làm việc phù hợp.

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Phân Tích Đối Tượng Trong Hình Ảnh Bằng Công Nghệ Thị Giác Máy Tính

Với sự hỗ trợ của các kỹ thuật Computer Vision, dự án phân tích đối tượng trong hình ảnh bằng công nghệ thị giác máy tính hướng đến việc phát triển một hệ thống có khả năng phân tích các đối tượng xuất hiện trong hình ảnh, qua đó minh họa khả năng ứng dụng […]

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Hệ Thống Gợi Ý Âm Nhạc

Các hệ thống gợi ý âm nhạc (Music Recommendation Systems) ngày càng trở nên phổ biến, giúp người dùng khám phá các bài hát và nghệ sĩ mới dựa trên thói quen nghe nhạc và sở thích của họ. Mục tiêu của hệ thống là phát triển một giải pháp gợi ý âm nhạc ứng […]

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Hệ Thống Nhận Diện Sản Phẩm

Ứng dụng các kỹ thuật Computer Vision dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống nhận diện sản phẩm có khả năng tự động phát hiện và phân loại các sản phẩm xuất hiện trong hình ảnh hoặc video. Thông qua việc phân tích toàn diện các đặc điểm trực quan của sản phẩm […]

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Hệ Thống Phân Tích Da

Hệ thống phân tích da là một giải pháp công nghệ giúp đánh giá sức khỏe và vẻ ngoài của làn da. Các hệ thống này sử dụng nhiều công nghệ khác nhau như xử lý hình ảnh, học máy (Machine Learning) và phân tích dữ liệu để đánh giá nhiều vấn đề về da, bao gồm nhưng không giới hạn ở mụn, nếp nhăn, tổn thương do ánh nắng, tăng sắc tố và nhiều tình trạng da khác

CHI TIẾT

Theo Ngành

Giải Pháp Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa Cho Tài Liệu Về Địa Điểm Du Lịch

Dự án này hướng đến việc phát triển một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search Engine) có khả năng tìm kiếm dựa trên ý nghĩa, không chỉ tìm kiếm theo từ khóa mà còn xác định ý định và ý nghĩa của câu truy vấn dựa trên ngữ cảnh. Chúng tôi giới thiệu […]

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Giải Pháp Tài Liệu Nhận Dạng Ký Tự Quang Học (OCR)

Mỗi ngày, một lượng lớn thông tin dưới dạng văn bản được viết hoặc in trên giấy, chẳng hạn như tài liệu học tập, hóa đơn, tạp chí, sách, quảng cáo và nhiều loại tài liệu khác. Việc phụ thuộc vào tài liệu giấy là một vấn đề lớn trong môi trường doanh nghiệp và gây ra những tác động rõ rệt đến môi trường.

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Đang Tìm Kiếm Các Buổi PepTalk?

Để kiểm chứng ý tưởng của PepTalk AI, PepTalk trước tiên đã phát triển phiên bản MVP (Sản phẩm khả dụng tối thiểu) với sự hỗ trợ từ dịch vụ AI của STS. Ứng dụng hướng đến việc thay đổi cách khách hàng tìm kiếm và đặt lịch với các chuyên gia để tổ chức […]

CHI TIẾT

Theo Dịch Vụ

Kỹ Thuật Phần Mềm AI Cho Nền Tảng Thị Trường Vốn Đa Tài Sản

STS đã đưa các kỹ sư được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo (AI) vào tổ chức triển khai của một nền tảng giao dịch và phát hành đa tài sản được cấp phép, giúp tăng tốc quá trình phát triển các tính năng trên hoạt động phát hành sơ cấp, giao dịch thị trường thứ cấp và việc xây dựng một nền tảng đa tài sản hợp nhất mới.

CHI TIẾT

Khám Phá Thêm