AI简历分析器：开源项目入门指南

一、项目目录结构及介绍

AI-Resume-Analyzer 是一个基于自然语言处理（NLP）的工具，旨在从简历中提取关键信息，并根据关键词对它们进行聚类分类到不同的行业领域。以下是其主要的目录结构概述：

AI-Resume-Analyzer/
│
├── src/                 # 核心源代码，包括解析、分析和推荐逻辑
│   ├── __init__.py
│   ├── parser.py        # 简历解析模块
│   ├── analyzer.py      # 分析引擎，负责关键词提取和聚类
│   └── predictor.py     # 预测和建议生成模块
├── config.py            # 配置文件，包含数据库连接等设置
├── requirements.txt     # 项目依赖列表
├── README.md            # 项目说明文档
├── demo/                # 演示文件或界面展示
│   ├── index.html       # 若有Web界面，存放于此
├── data/                # 示例数据或模型训练数据
└── scripts/             # 辅助脚本，如数据预处理脚本

项目的核心功能集中在 src 目录下，其中的关键文件是解析过程(parser.py)、分析逻辑(analyzer.py)以及基于关键词匹配的预测和推荐(predictor.py)。

二、项目的启动文件介绍

在本项目中，启动文件可能位于 src 目录下的主入口脚本或专门的运行脚本中。虽然具体文件名未明确给出，但通常这样的项目会有一个类似于 main.py 或 app.py 的文件作为程序的起点。这个文件会初始化所有必要的组件，读取配置，然后开始监听简历分析请求或执行批处理任务。例如：

# 假设的启动脚本示例（main.py）
from src.parser import parse_resume
from src.analyzer import analyze
from src.predictor import generate_recommendations

if __name__ == "__main__":
    # 假定通过命令行或API接收简历文件路径
    resume_path = "path/to/resume.pdf"
    parsed_data = parse_resume(resume_path)
    analysis_result = analyze(parsed_data)
    suggestions = generate_recommendations(analysis_result)
    
    print("分析完成，建议已生成。")

三、项目的配置文件介绍

配置文件一般命名为 config.py，它存储了项目运行所必需的各种配置项，比如数据库连接字符串、API密钥、默认参数等。以下是一个简化版的配置文件示例结构：

# config.py
DB_HOST = 'localhost'
DB_USER = 'username'
DB_PASSWORD = 'yourpassword'
DB_NAME = 'resume_analyzer'

NLP_MODEL_PATH = 'path/to/nlp/model'
DEFAULT_LANGUAGE = 'zh'  # 假设支持多语言，这里设置为中文

# 其他可能的配置项...

在实际使用中，确保将上述占位符替换为真实的值。配置文件允许开发者根据部署环境轻松调整这些敏感信息和参数，而无需改动核心代码。

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请根据实际项目文件的具体内容调整以上信息，此框架提供了一个大致的指导思路。如果项目中有具体的启动命令或者配置项的详细说明，请参考项目中的README文件或相关文档进行补充。