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阿里刚刚在Hugging Face和ModelScope上开源了智能简历解析系统SmartResume。这个系统能把PDF、图片、Office文档格式的简历，直接转换成结构化的数据。 HR部门手动录入简历的工作，现在可以秒级完成。系统的工作原理分为三个核心阶段。 首先，通过OCR技术和PDF元数据完成文本提取，结合版面检测模型重建文档的阅读顺序。系统使用的版面检测模型是基于YOLOv10。然后，利用大型语言模型将提取出的文本内容转换为结构化的字段信息，包括基本信息、工作经历、教育背景等。
核心的解析模型采用了微调版的Qwen3-0.6B。有网友在相关讨论中提到，该系统支持API调用和本地模型部署两种方式，为不同需求提供了灵活性。 根据官方发布的性能对比数据，在SynthResume和RealResume两个数据集上，SmartResume的管道（尤其是微调模型版本）在准确率、精确度、召回率和F1分数等关键指标上，均优于非LLM基线和朴素LLM基线方法。
它将传统的文档解析与当前的大语言模型能力结合，瞄准的是一个具体且繁琐的痛点，处理海量简历筛选的企业HR或招聘系统开发者，有了一个切实可用的工具选择。 | 
