CV Parsing - präzise und mehrsprachig

Was macht ein CV Parser?

CV Parsing – auch als Lebenslauf-Analyse oder Verarbeitung von Lebensläufen bezeichnet –  wandelt unstrukturierte Lebensläufe oder auch Profile in sozialen Netzwerken in ein strukturiertes Format um. Diese können dann wiederum in ein Bewerbermanagement-System integriert und dort durchsucht werden. Durch CV Parsing wird die manuelle Dateneingabe überflüssig. Kandidaten können Bewerbung und Lebenslauf über (mobile) Endgeräte jeglicher Art senden und Recruiter können Datenbanken besser durchsuchen.

Vorteile durch Extract! CV Parsing

Die mehrsprachige CV Parsing Technologie von Textkernel ist äußerst exakt und kann leicht in sämtliche (mobile) Bewerbungsverfahren eingebunden werden. Sie können den CV Parser zu Ihrer Karriereseite hinzufügen oder in Ihre Bewerbermanagementsoftware integrieren. Lebenslauf-Parsing hat weitere große Vorteile:

CV Parsing auf Ihrer Karriereseite oder Stellenbörse

• Bieten Sie Ihren Kandidat*innen einen einfachen und schnellen Prozess für ihre Bewerbung
• Gewinnen Sie mehr Bewerber*innen und bauen Sie sich ganz einfach einen Bewerberpool auf
• Erhöhen Sie Ihren Recruitingerfolg mit einer besseren Konversionsrate

CV Parsing in Ihrem Bewerbungssystem

• Integrieren Sie CV Parsing in Ihren Bewerbungsablauf und verarbeiten Sie jeden eingehenden Lebenslauf automatisch.
• Sparen Sie Zeit bei der manuellen Dateneingabe Ihrer Bewerbungen
• Erstellen Sie wertvolle Datenbanken zu Kandidaten mit qualitativen Daten

Job Parsing mit Extract!

• Textkernel ermöglicht auch ein Parsing für Stellenangebote
• Das kann zum Strukturieren und Kategorisieren von Stellenangeboten eingesetzt werden

Dank modernster Natural Language Processing (NLP)-Technologie gehört die zeitaufwändige und potenziell fehleranfällige manuelle Dateneingabe der Vergangenheit an.

Zusätzliche Testberichte

Wie funktioniert Extract! Parsing?

Zuerst werden die im Lebenslauf enthaltenen Informationen extrahiert und in kleine Einheiten zerlegt, sodass die Daten anschließend gemäß der vorgegebenen Felder kategorisiert und strukturiert werden können. Die extrahierten Daten werden danach automatisch standardisiert. In diesem Fall bedeutet “Standardisierung”, dass die Daten gemäß einem Standard oder einem vom Kunden vorgegebenen Format vereinheitlicht werden. Durch die Vereinheitlichung können die aufbereiteten Daten später besser durchsucht und analysiert werden.

Textkernel bietet seinen Kunden an, das Parsing nach einem spezifischen oder individuell entwickelten Standard durchzuführen.

• Die O*NET Profession Classification enthält hunderte standardisierter und berufsspezifischer Parameter von mehr als 1.000 Tätigkeiten auf dem US-Arbeitsmarkt.
• Die International Standard Classification of Occupations (ISCO) ist einer der wichtigsten Standards für Berufsbezeichnungen. Er wird von der International Labor Organization gepflegt.
• Die Textkernel Profession Classification enthält über 4.200 Jobbezeichnungen die von Textkernel in den vergangenen zehn Jahren auf der Basis von über einer Milliarde Stellenanzeigen erarbeitet wurde.
• Die Textkernel Skills Classification wurde von Textkernel entwickelt und basiert auf der Analyse von Millionen von Bewerberdaten und verarbeiteten Stellenanzeigen.  Die Textkernel Skills Normalization Taxonomy enthält aktuell über 135,000 Begriffe, die über 11.000 Skills beschreiben. Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Textkernels Skills Classification Ihrem Unternehmen hilft.

Die Technologie dahinter

CV Parsing wird möglich gemacht durch Machine Learning. In unzähligen Arbeitsstunden haben wir Meta-Angaben zu all unseren Sprachversionen zusammengestellt. So ist es uns nun möglich, große Mengen an Lebensläufen in ihre zentralen Bestandteile zu zerlegen: Persönliche Informationen bzw. Kontaktdaten, Ausbildung, Arbeitserfahrung, Sprachkenntnisse, etc. Anschließend werden unsere Algorithmen mit Millionen Lebensläufen trainiert und sie können die von Menschen aus den Datensätzen extrahierten Muster weiter verbessern.  

Sobald ein Lebenslauf eingelesen und indiziert wurde, können Recruiter ihre Datenbank sehr einfach durchsuchen, um anhand spezifischer Begriffe eine Auswahl mit qualifizierten Bewerbern zusammenzustellen. Die Parsing Software von Textkernel bildet die Grundlage für Semantische Suche, die Suchbegriffe in den passenden Kontext stellt und auf diese Weise die Suchintention des Nutzers versteht. Erfahren Sie mehr darüber, was Textkernel Search! Ihnen noch bieten kann

 Schon gewusst?

Seit 2017 basiert Extract! auf Deep Learning. Dadurch können wir selbst komplexe Lebensläufe mit hoher Genauigkeit parsen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Textkernel das erste vollständig auf Deep Learning basierende CV-Parsing entwickelt hat.