본 논문은 이력서와 같은 반정형 텍스트에서 정보를 추출하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 방법들이 특정 용례에 맞춘 특수한 로직에 의존하는 것과 달리, 본 논문에서는 그래프, 자연어 처리(NLP), 심층 학습을 활용하는 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 복잡한 로직을 그래프 구조로 추상화하여 원시 데이터를 포괄적인 지식 그래프로 변환함으로써 정확한 정보 추출과 정교한 질의가 가능하게 합니다. 또한, 기술 가중치를 할당하는 사전을 체계적으로 구성하여 섬세한 인재 분석을 가능하게 합니다. 이 시스템은 채용 담당자와 교육과정 설계자뿐만 아니라 구직자에게도 목표 지향적인 질의 기반 필터링 및 순위 매기기 기능을 제공합니다.
