想要實作：
對一份無固定格式的中文個人簡歷，進行資訊抽取決議，最終輸出到對應欄位的為JSON格式
各位大神有比較好的思路，大家可以一起討論交流
不想完全用正則運算式實作，后期維護成本太高了
uj5u.com熱心網友回復：
主要還是要自己找資訊的規律uj5u.com熱心網友回復：
除了類似“姓名”，“學歷”，“作業經歷”這些標題之外，其他資訊也沒有規律。樓上的大神能否提供一下大概的思路呢？uj5u.com熱心網友回復：
對一份無固定格式的中文個人簡歷，進行資訊抽取決議，最終輸出到對應欄位的為JSON格式招實習生人工處理。
uj5u.com熱心網友回復：
樓主,你好,請問解決問題了嗎?
uj5u.com熱心網友回復：
可以使用NLP處理試試先分段分句，然后分詞
關鍵詞提取：人工維護關鍵詞及相近詞（電子郵件：電郵，郵件，信箱，email），從段落的分詞結果中提取關鍵詞，提取資訊
uj5u.com熱心網友回復：
jieba搭配機器學習可破，但你這成本有點高啊uj5u.com熱心網友回復：
用nlp處理比較好吧 我們用的是spacy庫uj5u.com熱心網友回復：
spacy如何處理中文的呢？
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