概要

SmartResumeは、レイアウト情報を重視した履歴書解析システムです。単なるテキスト抽出ではなく、ページ内の視覚的な構造（カラム、ラベル位置、テキストボックスの配置など）を入力として扱うことで、氏名や連絡先、学歴・職歴といったセクションを高精度に抽出できます。ModelScope上のモデルや技術報告（arXiv:2510.09722）と連携しており、研究成果を実用的なパイプラインとしてまとめたリポジトリ構成になっています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 11
• フォーク数: 2
• ウォッチャー数: 11
• コミット数: 11
• ファイル数: 14
• メインの言語: Python

主な特徴

• レイアウト認識を組み込んだ履歴書（レジュメ）の情報抽出
• ModelScopeで公開されたモデルと技術報告（arXiv）への連携
• Pythonベースで設定（configs）やアセット（logo等）を同梱
• リサーチ成果を実用パイプラインへ落とし込む構成

技術的なポイント

SmartResumeは「視覚的レイアウト」と「テキスト情報」を統合して解析する点が最大の特徴です。レイアウト情報の活用により、単語や文の並びだけでなく、位置関係（ラベルと値の近接、セクションの領域）を手がかりにフィールドを抽出できます。モデルはModelScopeに公開されている実装と結びついており、学術的な技術報告（arXiv）で提案された手法をベースに実装・評価されている点が示唆されています。実装面では、推論や学習設定を切り替えられるconfigsディレクトリ、ロゴやサンプルアセットを格納するassets、READMEに記載された使用例や説明が整備されています。具体的なアーキテクチャ名（例: LayoutLM系のTransformerベースモデル）には明示がないものの、レイアウト文書理解で広く使われる手法を採用する構成が想定され、OCR前処理→レイアウト特徴抽出→ラベル付け（NER/分類）→結果の整形というパイプライン設計が想定されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• LICENSE: file
• README.md: file
• README_CN.md: file
• assets: dir
• configs: dir
• …他 9 ファイル

（上記以外にモデル定義やスクリプト、推論/評価用のユーティリティが含まれることが想定されます）

使いどころ・応用例

• 採用管理（ATS）への履歴書自動取り込みと構造化
• 大量応募書類の事前スクリーニング・タグ付け
• 多言語・複雑レイアウトの文書からの情報抽出（企業内データパイプラインへの組み込み）
• 研究用途では、論文のベースライン実装や手法比較に利用可能

まとめ

レイアウト情報を重視した実用的な履歴書解析のリファレンス実装です。

リポジトリ情報：

• 名前: SmartResume
• 説明: 説明なし
• スター数: 11
• 言語: Python
• URL: https://github.com/alibaba/SmartResume
• オーナー: alibaba
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/1961952?v=4

READMEの抜粋：

SmartResume - Intelligent Resume Parsing System

🤗 Model   |   📑 Technical Report

English | 中文

Project Introduction

SmartResume is an layout‑aware resume parsing system. It ingest…