[发明专利]角色自动推荐方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种角色自动推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用于描述角色的各关键词；

按照各所述关键词的语义，将各所述关键词进行近义词聚簇，得到各近义语义簇；

按照每个所述近义语义簇内各关键词的语义，及不同所述近义语义簇之间关键词的语义，确定语义含义的差异，得到各初始语义维度；

对各所述初始语义维度进行过滤，得到各目标语义维度；

分别确定各待匹配人员在目标角色的各所述目标语义维度上的得分，并计算每个所述待匹配人员针对所述目标角色的总得分；

按照各所述待匹配人员的总得分，针对所述目标角色排序推荐各所述待匹配人员；

所述按照每个所述近义语义簇内各关键词的语义，及不同所述近义语义簇之间关键词的语义，确定语义含义的差异，得到各初始语义维度，包括：

分别确定各所述近义语义簇内存在反义关系的关键词词对，得到簇内反义词对；

在各所述近义语义簇之间，确定存在反义关系的关键词词对，得到簇间反义词对；

确定至少与两个所述近义语义簇存在簇间反义词对的近义语义簇，作为目标近义语义簇；

将簇间反义词对中属于所述目标近义语义簇的相应的关键词作为簇内异义词组；

分别确定各所述簇内反义词对内两个关键词的语义含义的差异，分别确定各所述簇内异义词组内各关键词的语义含义的差异，得到各初始语义维度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定各待匹配人员在目标角色的各目标语义维度上的得分，并计算每个所述待匹配人员针对所述目标角色的总得分，包括：

确定所述目标角色的角色特征在各所述目标语义维度上的方向，得到各基准方向；

分别确定各待匹配人员的人员特征在各所述目标语义维度上的方向，得到各实际方向；

针对每个待匹配人员，在各所述目标语义维度上，比较该待匹配人员的实际方向与所述目标角色的基准方向，分别确定该待匹配人员在各所述目标语义维度上的得分；

分别计算各所述待匹配人员在各所述目标语义维度上的得分的和，得到各所述待匹配人员的总得分。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照各所述关键词的语义，将各所述关键词进行近义词聚簇，得到各近义语义簇，包括：

步骤A，在各所述关键词中，选取两个未比较过的关键词，按照语义进行比较，得到二者的关系，其中，所述关系包括近义关系；

步骤B，重复执行上述步骤A，直至各所述关键词中任意两个关键词均比较过，得到语义词网；

步骤C，根据所述语义词网，将存在近义关系的关键词进行聚簇，得到各近义语义簇。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定至少与两个所述近义语义簇存在簇间反义词对的近义语义簇，作为目标近义语义簇之后，所述方法还包括：

判断与所述目标近义语义簇存在簇间反义词对的近义语义簇之间是否能够进行近义词合并；

若存在能够进行近义词合并的近义语义簇，将能够进行近义词合并的近义语义簇进行合并，并返回上述步骤：确定至少与两个所述近义语义簇存在簇间反义词对的近义语义簇，作为目标近义语义簇，继续执行；

所述将簇间反义词对中属于所述目标近义语义簇的关键词作为簇内异义词组，包括：

若不存在能够进行近义词合并的近义语义簇，将簇间反义词对中属于所述目标近义语义簇的关键词作为簇内异义词组。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测合并后的近义语义簇中是否存在反义关系的关键词词对，若存在则标记对应的簇内反义词对。