[发明专利]简历筛选方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010084611.4 申请日: 2020-02-10
公开(公告)号: CN111311180B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 刘志煌 申请(专利权)人: 腾讯云计算(北京)有限责任公司
主分类号: G06Q10/105 分类号: G06Q10/105;G06F16/35;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084
代理公司: 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 代理人: 崔晓岚;张颖玲
地址: 100190 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 简历 筛选 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种简历筛选方法及装置;方法包括:获取待筛选简历及对应的投递岗位类别;基于待筛选简历的模块化信息结构,从所述待筛选简历包括的多个信息模块中,提取目标信息模块对应的简历数据;对所述目标信息模块对应的简历数据进行向量化编码,得到对应所述简历数据的编码向量;对所述编码向量进行特征提取,得到所述待筛选简历的第一特征向量;将所述第一特征向量分别与所述投递岗位类别的至少两个目标简历的第二特征向量进行相似度匹配,得到匹配结果;根据所述匹配结果,对所述待筛选简历进行简历筛选。通过本发明,能够提高简历筛选的效率及准确性。

技术领域

本发明涉及信息处理技术,尤其涉及一种简历筛选方法及装置。

背景技术

人才对于企业发展起着举足轻重的作用,招聘合适的人选和人才是每个公司都非常重视的一环。随着企业的发展和人力资源体系的完善,精准高效的自动化简历筛选方法能够极大地提高公司挑选优秀人才的效率,同时在面试环节之前进行筛选降低不合适人选的引入,提高面试成功率,实现智能决策。

相关技术中,通过用户画像与岗位能力标签匹配的方法进行简历筛选,需要人工创建能力标签,通用性能较低,且耗时耗力;通过简历抽取关键词的方法进行简历筛选,依赖于分词和关键词抽取结果的准确性,关键词抽取不准确会影响筛选的效果;基于卷积神经网络模型的方法进行简历筛选,由于模型训练的过程十分耗时,无法满足实时筛选的需求。

发明内容

本发明实施例提供一种简历筛选方法及装置,能够提高简历筛选的效率及准确性。

本发明实施例的技术方案是这样实现的:

本发明实施例提供一种简历筛选方法,包括:

获取待筛选简历及对应的投递岗位类别;

基于待筛选简历的模块化信息结构,从所述待筛选简历包括的多个信息模块中,提取目标信息模块对应的简历数据;

对所述目标信息模块对应的简历数据进行向量化编码,得到对应所述简历数据的编码向量;

对所述编码向量进行特征提取,得到所述待筛选简历的第一特征向量;

将所述第一特征向量分别与所述投递岗位类别的至少两个目标简历的第二特征向量进行相似度匹配,得到匹配结果;

根据所述匹配结果,对所述待筛选简历进行简历筛选。

本发明实施例提供一种简历筛选装置,包括:

简历获取模块,用于获取待筛选简历及对应的投递岗位类别;

数据提取模块,用于基于待筛选简历的模块化信息结构,从所述待筛选简历包括的多个信息模块中,提取目标信息模块对应的简历数据;

数据编码模块,用于对所述目标信息模块对应的简历数据进行向量化编码,得到对应所述简历数据的编码向量;

特征提取模块,用于对所述编码向量进行特征提取,得到所述待筛选简历的第一特征向量;

相似度匹配模块,用于将所述第一特征向量分别与所述投递岗位类别的至少两个目标简历的第二特征向量进行相似度匹配,得到匹配结果;

简历筛选模块,用于根据所述匹配结果,对所述待筛选简历进行简历筛选。

上述方案中,所述数据提取模块,还用于从所述待筛选简历包括的多个信息模块中,确定以下模块至少之一为目标信息模块:教育经历、工作经历、自我评价、专业技能、获奖情况;

提取所述目标信息模块对应的简历数据。

上述方案中,所述数据编码模块,还用于构建混合向量矩阵,所述混合向量矩阵的每一行用于表征一个字的混合向量;

获取所述简历数据中各个字的独热编码向量;

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