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🧰 项目介绍

一个开源的免费工具，利用人工智能技术，将您的简历与职位描述进行比较和排序，帮助提升简历的匹配度和可读性。
主要功能包括自然语言处理、关键词提取、关键术语识别和向量相似度分析，旨在帮助求职者优化简历，提高通过自动筛选系统的概率。

🌟 「HR的AI助手」：开源免费的简历-岗位匹配系统，基于NLP技术实现智能人才筛选
🛠️ 适用场景：招聘自动化 | 求职优化 | HR效率提升

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🛠️ 主要功能

📝 简历智能优化

功能	Emoji 图示	说明
关键词密度分析	🔎	可视化展示 JD 高频关键词覆盖率
技能矩阵生成	🧩	自动生成技能雷达图
自动排版优化	🎨	一键美化简历格式

🚀 特色能力

# 示例代码：快速生成匹配报告
from resume_matcher import Analyzer

analyzer = Analyzer(jd_text, resume_path)
report = analyzer.generate_report()
report.export('匹配报告.pdf')  # 📤 支持导出多种格式

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💼 使用场景

• ✅ 求职者：3分钟优化简历通过率提升50%
• ✅ HR 筛选：批量处理1000+简历智能初筛
• ✅ 猎头顾问：精准定位候选人核心优势

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🌟 核心亮点

• 📊 智能匹配分析：利用 NLP 技术解析简历与 JD 的关键词重合度
• 🤖 AI 评分系统：独创算法生成匹配度评分报告（支持 PDF/Word 格式）
• 🔍 漏洞检测：自动识别简历中的表述错误与格式问题
• 💯 完全开源：MIT 协议免费商用，支持私有化部署

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🎯 核心价值

痛点	解决方案	技术亮点
简历筛选耗时长	自动化匹配排序	基于BERT的语义理解
主观判断偏差	标准化评分体系	可解释的匹配度分析
海量简历处理困难	批量处理+可视化报告	支持PDF/docx多格式解析

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🚀 快速开始

1. 环境准备

# 克隆项目（建议国内用户使用镜像加速）
git clone https://github.com/srbhr/Resume-Matcher.git
cd Resume-Matcher

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

# 示例数据结构
{
  "job_description": "需要3年Python开发经验...",
  "resumes": [
    {"name": "张三.pdf", "content": "5年Django项目经验..."},
    # 更多简历...
  ]
}

基础用法

1. 📁 准备文件

   • 简历文件：resume.pdf
   • 职位描述：jd.txt

2. ⚡ 运行分析

from resume_matcher import match_resume

match_resume(
    jd_path='jd.txt', 
    resume_path='resume.pdf',
    output_format='html'  # 🎉 支持 PDF/HTML/JSON
)

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基础用法

1. 📁 准备文件

   • 简历文件：resume.pdf
   • 职位描述：jd.txt

2. ⚡ 运行分析

from resume_matcher import match_resume

match_resume(
    jd_path='jd.txt', 
    resume_path='resume.pdf',
    output_format='html'  # 🎉 支持 PDF/HTML/JSON
)

🧩 核心功能

📌 智能解析

• 文本提取：自动解析PDF/Word简历
• 关键信息识别：姓名/技能/工作经验等

📊 匹配度分析

from matcher import Analyzer

analyzer = Analyzer()
results = analyzer.match(jd="JD.txt", resume_dir="./resumes")
print(results[0])  # 输出TOP1匹配结果

🎨 可视化报告

生成包含以下要素的HTML报告：

• 技能雷达图 📈
• 经验匹配度柱状图 📊
• 关键信息对比表 🔍

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⚙️ 高级配置

权重自定义

# config/weights.yaml
skills: 0.4
experience: 0.3
education: 0.2
certificates: 0.1

支持的语言

🇨🇳 中文 | 🇺🇸 英文 | 🇯🇵 日语（需安装额外语言包）

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🌟 用户案例

“使用后筛选效率提升8倍，入职匹配度提高40%” —— 某互联网公司HR总监
“帮我发现简历中被忽略的关键技能” —— 求职者王同学

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