Parse CV’s snel en accuraat
Parse CV’s met Generative AI en LLM technologie
De tool voor cv parsing die je helpt je recruitmentproces te versnellen en betere recruitmentbelissingen te maken.
✅ Ongekende snelheid en accuraatheid Wij verwerken jaarlijks meer dan 2 miljard cv’s en vacatures met uitzondderlijke snelheid en nauwkeurigheid, zodat je geen enkele gekwalificeerde kandidaat mist.
✅ Meertalige expertise: Extraheer en verrijk gegevens uit uitgebreide cv’s in 29 talen en vacatures in 9 talen, waardoor je wereldwijd je talentenpool uitbreidt.
✅ Accurate matching: Filter, zoek, rangschik en match kandidaten snel en accuraat. Zo vermijd je tijdrovende handmatige processen en verbeter je de efficiëntie van je aannameproces.
Waarom kiezen voor Textkernel’s parser?
Als een integraal onderdeel van je ATS, CRM of carrièreportal, haalt de Parser veel sneller dan een ervaren recruiter gegevens uit cv’s en vacatures. De Parser zet gestructureerde gegevens over naar je systeem voor een fractie van de kosten.
0.5 Seconden
parsing snelheid
2+ Biljoen
cv’s en vacatures geparst
1st Leverancier
van LLM-based parsing oplossingen
60% van HR Tech
vetrouwd onze parsing oplossing
LLM Parser
Ongekende snelheid en accuraatheid
Textkernel’s LLM Parser (aangedreven door Deep Learning), eigen taxonomieën, twintig jaar ervaring in parsen en ChatGPT’s begrip van natural language, vormt een aanzienlijke vooruitgang in parsingtechnologie en presteert beter dan zijn concurrenten.
Documentconversie: We gebruiken industriestandaard oplossingen om invoerdocumenten om te zetten naar tekst (voor parsen) en HTML (voor weergave). Gecombineerd met Textkernel’s Deep Learning-motor die kolomindelingen en documentstructuur detecteert, zorgen we ervoor dat de LLM-motor goed geformatteerde tekst als invoer krijgt.
Parsen: Belangrijke gegevenspunten parsen met GPT-3.5 door middel van specifiek afgestemde instructies.
Normalisatie: De geëxtraheerde gegevens normaliseren, verrijkt met koppelingen naar taxonomieën gerelateerd aan functietitels, vaardigheden en opleidingsniveaus, conform standaarden zoals O*NET en ISCO.
Inferentie: Onze algoritmen berekenen nauwkeurig aanvullende metadata, zoals het meest recente gebruik van een vaardigheid.
Output: Behoudt dezelfde JSON-structuur als onze standaardparser
