[发明专利]基于人工智能的简历匹配方法、装置、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910524626.5 申请日: 2019-06-18
公开(公告)号: CN110399475A 公开(公告)日: 2019-11-01
发明(设计)人: 马琳 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/335 分类号: G06F16/335;G06F16/35;G06F17/27;G06Q10/10
代理公司: 北京市京大律师事务所 11321 代理人: 刘挽澜
地址: 518033 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 预置 匹配度 职位 匹配 自然语言处理 人工智能 存储介质 简历数据 目标文本 匹配顺序 标签 人工智能领域 文本分类算法 关键字分析 获取目标 匹配效率 预测 调用 排序 清洗 分析
【权利要求书】:

1.一种基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,包括:

获取目标人才的目标简历;

从所述目标简历中提取简历数据;

根据自然语言处理NLP的文本分类算法对所述简历数据进行清洗,得到目标文本;

调用预置的模型对所述目标文本进行分析,生成预测标签;

将所述预测标签与预置关键词进行匹配,得到相匹配的多个预置职位,并确定每个预置职位的匹配度;

将所述多个预置职位按照匹配度进行排序,得到第一职位匹配顺序。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述调用预置的模型对所述目标文本进行分析,生成预测标签包括:

依次遍历所述目标文本中的每条简历数据,每条简历数据都对应所述目标人才填写的一条应聘信息;

根据预置的模型对每条简历数据进行分词,得到分词结果;

根据所述分词结果在预置业务词袋中进行检索,得到每条简历数据的业务关键词;

将所述业务关键词按照频数降序排列得到排序结果;

将所述排序结果中靠前的预置数目的关键词确定为预测标签。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述将所述预测标签与预置关键词进行匹配,得到相匹配的多个预置职位,并确定每个预置职位的匹配度包括:

定义一个目标类,所述目标类包括多个属性;

根据所述预测标签确定所述目标类中的各个属性,每个属性对应一个所述预测标签;

确定所述目标类的输出结果,所述输出结果包括多个所述预测标签的标签值;

将所述预测标签的标签值与预置关键词进行匹配;

生成相匹配的多个预置职位,每个预置职位对应一个或多个所述预置关键词;

计算得到每个预置职位的匹配度。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述根据自然语言处理NLP的文本分类算法对所述简历数据进行清洗,得到目标文本之后,所述调用预置的模型对所述目标文本进行分析,生成预测标签之前,所述方法还包括:

生成预置的模型,所述预置的模型用于根据简历数据生成预测标签。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述生成预置的模型,所述预置的模型用于根据简历数据生成预测标签包括:

获取预置数量的简历数据;

对所述预置数量的简历数据进行清洗,得到多个有效数据;

为每个有效数据确定对应的标签,得到语料库,所述语料库包括多个所述对应的标签;

将所述语料库输入到文本训练模型中;

对所述文本训练模型进行参数调整,生成预置的模型,所述预置的模型用于根据简历数据生成预测标签。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述对所述文本训练模型进行参数调整,生成预置的模型,所述预置的模型用于根据简历数据生成预测标签之后,所述方法还包括:

确定所述预置的模型的精确率P和召回率R;

根据所述精确率P和所述召回率R生成所述预置的模型的F1值,所述F1值满足公式:

F1=2PR/(P+R);

根据所述F1值判断所述预置的模型的正确率是否大于预设的阈值;

若所述预置的模型的正确率大于所述预设的阈值,则确定所述预置的模型满足生产需求。

7.根据权利要求1-6中任一所述的基于人工智能的简历匹配方法,其特征在于,所述将所述多个预置职位按照匹配度进行排序,得到第一职位匹配顺序包括:

确定所述多个预置职位中每个预置职位的匹配度,所述匹配度为匹配到的预置关键词的个数;

比较各个预置职位的匹配度大小,并按照从大到小的顺序进行排序;

生成第一职位匹配顺序。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安科技(深圳)有限公司,未经平安科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910524626.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top