评估测试

本项目可以用人工标注的测试集评估候选人筛选的准确率和召回率。

测试数据准备

建议准备：

• 一个明确岗位需求。
• 一批候选人简历，例如 40 份。
• 人工标注的正例候选人列表。
• 一组筛选查询。

指标定义

准确率 Precision

Precision = 返回的相关候选人数 / 返回的候选人总数

召回率 Recall

Recall = 返回的相关候选人数 / 所有相关候选人总数

推荐流程

1. 清空旧测试数据。
2. 上传测试简历。
3. 等待全部简历变为 parsed。
4. 输入固定筛选条件。
5. 记录 Top N 候选人。
6. 和人工标注结果对比。
7. 计算 Precision / Recall。

注意事项

• 测试前确认没有重复简历。
• 测试前确认所有简历解析成功。
• 如果解析失败，应记录失败原因。
• 同一批测试应固定模型、召回数量和精排数量。