基于大模型的多模态简历布局自适应解析方法及系统

本发明公开了基于大模型的多模态简历布局自适应解析方法及系统，具体涉及自适应解析技术领域，本发明首先将用户上传的多种格式简历文件统一转换为标准图像格式，并对图像进行边缘密度计算与语言识别，根据计算出的图像增强系数判断是否进行图像增强处理。随后利用OCR技术提取文本信息，并通过视觉特征提取模型与大语言模型融合构建多模态表示，结合扩散布局模型修正段落位置。系统进一步采用多标签分类模型识别功能区域，通过匹配历史简历构建相似样本集，基于HR关注度与内容偏差计算各区域权重，对简历内容进行排序与长度优化，最终生成结构清晰、表达突出的个性化简历结构。该系统适用于复杂布局和多语言环境下的简历解析与内容推荐。