[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
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 |
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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 | ||
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。
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