Sentence Transformers 可以通过将文本转换为捕获语义意义的密集向量表示，来增强简历与职位描述的匹配。 这些模型，例如 all-MiniLM-L6-v2 或 paraphrase-mpnet-base-v2，经过训练可将句子或段落映射到高维向量（嵌入）中，其中相似的内容在向量空间中更紧密地聚集在一起。 例如，一份提到“机器学习”的简历和一个要求“ML 模型开发”的职位描述将产生具有高度相似性的嵌入，即使确切的关键词不同。 这种方法超越了关键词匹配，通过理解上下文、同义词和相关概念，这对于将细微的技能或经验与职位要求对齐至关重要。
为了衡量相似性，该系统计算简历和职位描述的嵌入之间的余弦相似度或点积。 例如，可以将简历嵌入与存储在向量数据库中的数千个职位发布进行比较。 如果职位描述强调“使用 Python 进行数据分析”，那么突出显示“使用 Pandas 和 NumPy 进行统计建模”的简历得分将高于列出通用“数据录入”技能的简历。 该模型处理释义的能力（例如，“NLP”与“自然语言处理”）确保匹配反映真正的相关性，而不仅仅是词汇重叠。 开发人员可以针对特定领域的数据（例如，技术职位发布）微调预训练模型，以提高专业术语的准确性。
实施此操作需要嵌入简历和职位描述，然后存储它们以进行高效检索。 诸如 FAISS 或 Pinecone 之类的工具可优化大型数据集中的相似性搜索。 例如，职位匹配平台可能会预先计算所有职位发布的嵌入，并在用户上传时逐步更新简历嵌入。 挑战包括处理不同的文档长度——简历通常结合要点，而职位描述使用段落。 将文本拆分为块或对各部分的嵌入进行平均等技术可以解决此问题。 通过关注语义相关性，该系统减少了手动筛选工作，并找到了经验与职位核心要求相符的候选人，即使他们的措辞不同。