自研核心技术
简历解析
基于自主研发的自然语言理解框架及布局分析引擎，结合特有的招聘知识图谱，大幅提升企业招聘管理效率。
长期的痛点，短期内解决
校招
候选人花费大量时间手动填写简历，应聘体验差。
内推
员工上传简历操作繁琐，内推效率低下，应聘体验差。
日常招聘
人工筛选耗时长，系统用户体验差。
招聘数字化
数据结构化是一切数字化工作的基础，人才数据结构化能力直接决定企业招聘数字化可否顺利推进。
核心处理流程
人才数据智能化的第一步即需要将大量的非结构化、非标准的数据进行结构化和标准化处理，才能为后续的标签化、概念化和智能化做出良好铺垫。
简历特征指纹查重
借助倍罗强大的简历解析及知识图谱技术，给每份简历创建一份唯一的指纹信息，帮助企业告别简历重复购买，猎头重复推荐等，每年可节省数十万到数百万的费用支出。
人岗画像分析
人才画像标签提取
+ 专业技能数据可视化
岗位需求分析与标签提取
知识与概念图谱
基于超大规模语料
倍罗以亿级的脱敏简历数据和千万级的岗位要求数据以及多个千万级开放百科类数据源作为原始语料，基于 EMR 大数据处理平台进行语料预处理，保证最大程度的覆盖率。
领域定制的预处理和 NLP 底层技术
为了贴合招聘场景，倍罗研发了从新词发现、词法分析、实体识别到短文本解析和文档解析等多个层面的算法和技术，让NLP真正在招聘场景落地。
持续挖掘和迭代更新能力
在前期需要投入大量专家顾问构建图谱基础框架的情况下，后期通过结合模式识别、概率图模型和其他图谱挖掘技术，大幅提升了图谱构建效率，使得大规模图谱更新的成本降到最低。
小样本学习能力
根据图谱构建技术稍作改造即可实现小样本学习能力，解决小众岗位或特殊职能岗位相关图谱构建难题。
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