CV Parser - was ist das?

Seit einigen Jahren bieten spezialisierte Unternehmen Software, die in der Lage ist, Texte zu analysieren und in strukturierte Informationen umzuwandeln. Eine wesentliche Methodik dabei ist die sog. semantische Analyse, mit der Inhalte eines Dokumentes intelligent erkannt werden.

Es gibt verschiedene Einsatzgebiete für die semantische Analyse. Im Umfeld des Recruitments ist insbesondere die software-gestützte Analyse von Lebensläufen von Bedeutung. Der Spezialbegriff "CV Parser" bildet sich aus "CV" für "Curriculum vitae" (lat. Lebenslauf) und "Parser" für das Zerlegen / Analysieren des Dokumentes.

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Vereinfachtes Beispiel für die Funktionsweise des CV Parsing

Im CV sollen Namen und Adresse erkannt werden. Der Parser verfügt über ein Regelwerk, in dem hinterlegt ist, dass typischerweise in einem CV die Anschrift ganz oben oder ganz unten platziert ist. In diesen Dokumentbereichen sucht der Parser jetzt anhand einer Vornamen-Datenbank nach einem gültigen Vornamen. Damit wird bei den allermeisten Vornamen auch gleichzeitig das Geschlecht bzw. die Anrede erkannt. Wenn der Vorname gefunden ist, geht der Parser davon aus, dass sich dahinter oder davor der Nachname befindet.

So analysiert der CV Parser das Dokument Schritt für Schritt und erkennt nach den hinterlegten Regeln Textinhalte aber auch Bilder (z.B. Foto).

Nutzen eines CV Parser

Zum einen kann der CV Parser im Jobportal auf der Homepage eingesetzt werden. Hier bietet man Online-Interessenten den Upload ihrer Bewerbungsdokumente an, so dass keine Formulare mehr auszusfüllen sind. Dies ist für den Bewerber bequem, weil er seine Bewerbungsdokumente ohnehin elektronisch vorliegen hat (Word, PDF, etc.). Da so die Barriere sinkt, wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ein Jobportal-Besucher tatsächlich eine Bewerbung abgibt.

Auch für eingehende email-Bewerbungen ist der CV Parser eine sinnvolle Ergänzung für die Bewerbermanagement Software. Die email des Bewerbers wird mitsamt Anhängen an das rexx Recruitment gesendet, wo der vorgeschaltete CV Parser die entsprechenden Felder wie Name, Anschrift, Foto etc. extrahiert.

Letztlich kommen noch die Papierbewerbungen hinzu, die zunächst gescannt und dann ebenfalls vom CV Parser verarbeitet werden können.

Egal, auf welchen Weg die Bewerbung im System landet - mit einem CV Parser stellt man sowohl für die Bewerber aber auch für die Recruiter sicher, dass händische Datenerfassung weitgehend entfällt.

Warum benötigt man überhaupt strukturierte Informationen aus den Bewerbungsdokumenten?

Einerseits um die Daten in der Bewerbermanagement Software übersichtlich und für alle Kandidaten identisch darzustellen, Stichwort "Digitale Bewerbermappe". Anderseits natürlich auch für die elektronische Massenbearbeitung, z.B. das Versenden einer personalisierten Eingangsbestätigung, bei der man den Namen und das Geschlecht für die Anrede benötigt.

Welche Möglichkeiten bietet rexx Enterprise Recruitment?

rexx ER7 unterstützt zwei verschiedene CV Parser. Der CV Parser "CVlizer" ist ein Drittprodukt unseres Partners. In vielen Vergleichstests hat rexx system dieses Produkt als die leistungsfähigste und zuverlässigste CV Parsing Software ermittelt, wenngleich auch die anderen getesteten Produkte gute Ergebnisse liefern.

Der zweite Parser, der im Zusammenhang mit rexx Recruitment eingesetzt werden kann, ist eine Eigenentwicklung: der sog. rexx built-in-Parser. Der built-in Parser erkennt mit hoher Sicherheit folgende Daten: Vorname, Nachname, Geschlecht, Anrede, Geburtsdatum, Anschrift, Foto (via Gesichtserkennung), Email, Telefon & Mobilnummern.

Dabei werden diese Dateiformate unterstützt: pdf, doc, docx, txt, rtf, png, jpg, gif. Eine OCR-Routine sorgt zudem dafür, dass auch bei Dokumenten im Grafikformat, wie z.B. png oder jpg, Text erkannt und extrahiert werden kann (z.B. bei Scans von Arbeitgeberzeugnissen). Es werden dabei im Prinzip alle europäischen Sprachen analysiert, da der rexx built-in Parser mit sog. Mustererkennung arbeitet.

Der externe CVlizer erkennt im Vergleich zum rexx built-in Parser noch weitere Textinhalte, z.B die Sprachkenntnisse eines Kandidaten oder das Herkunftsland. Auf Wunsch können zusätzliche Daten wie z.B. vorherige Karriere-Positionen, Arbeitgeber, Hochschulabschlüsse, Fachkentnisse usw. analysiert werden.

 

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2. September 2013

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