Розглянуто підхід до автоматизованого аналізу та вилучення ключових сутностей із неструктурованих резюме з використанням великих мовних моделей (LLM). Показано, що традиційні методи парсингу на основі регулярних виразів поступаються інтелектуальним моделям у здатності розуміти контекст та складні професійні описи. Описано процес перетворення тексту резюме у структурований JSON-формат, що включає ідентифікацію навичок, досвіду та кваліфікації.

USING LARGE LANGUAGE MODELS FOR AUTOMATED DATA EXTRACTION FROM UNSTRUCTURED RESUMES

Abstract: A practical approach to automated extraction of key entities from unstructured resumes using Large Language Models (LLMs) is considered. It is shown that traditional parsing methods based on regular expressions are inferior to intelligent models in their ability to understand context and complex professional descriptions. The process of converting resume text into a structured JSON format is described, including the identification of skills, experience, and qualifications.