[发明专利]简历筛选方法及装置

权利要求书

1.一种简历筛选方法，其特征在于，包括：

获得符合客户端用人需求的标准简历；

按与标准简历相似度由高到低的顺序筛选出至少一个候选简历。

2.根据权利要求1所述的简历筛选方法，其特征在于，所述获得符合客户端用人需求的标准简历的步骤包括：

客户端上传初始简历或/和从简历库调取初始简历，优选地，客户端上传已胜任人才的简历作为初始简历；或/和从简历库调出客户端已胜任人才的简历作为初始简历，所述简历库包括客户端数据库或/和第三方数据库；

将上述初始简历文本化；

将文本化的初始简历结构化，提取内容块，所述内容块包括基本信息、教育经历、工作经历和自我评价的一个或多个；

对内容块进行知识抽取，获得知识信息，所述知识信息包括毕业院校、工作地域、学历、任职公司、职位、项目和技能中的一个或多个；

将知识信息归一化到知识图谱的知识标引，知识标引是知识图谱对简历中知识和实体的标引，形成标准简历；

优选地，所述将文本化的初始简历结构化的步骤包括：

采用深度学习方法提取初始简历的各字段，一个字段作为一个内容块；

利用规则匹配的方法将内容块进行组合。

3.根据权利要求2所述的简历筛选方法，其特征在于，所述对内容块进行知识抽取的步骤包括：

采用实体识别模型抽取内容块的知识信息，

优选地，所述采用实体识别模型抽取内容块的知识信息的步骤包括：

利用标准术语进行检索；

对标准术语对应的信息采用Bert+BiLSTM+CRF的模型进行抽取；

对于非标准术语对应的信息采用Bert+BiLSTM+MLP模型进行抽取。

4.根据权利要求2所述的简历筛选方法，其特征在于，所述按与标准简历相似度由高到低的顺序筛选出至少一个候选简历的步骤包括：

利用结构化搜索按照内容块对候选简历进行召回，所述结构化搜索包括一个或多个知识标引的表达式；

利用结构化匹配的方法获得标准简历与召回的候选简历的相似度；

按相似度由高到低对候选简历进行排序；

选取排序靠前的设定数量的候选简历。

5.根据权利要求4所述的简历筛选方法，其特征在于，所述利用结构化搜索按照内容块对候选简历进行召回的步骤包括：

利用结构化搜索筛选简历，优选地，包括：对数值型信息采用差值查找法搜索；对实体采用垂直性搜索；

按照内容块筛选出的简历进行结构化；

优选地，所述按照内容块筛选出的简历进行结构化的步骤之前还包括：将TFIDF作为特征权重，通过字面相似度筛选出与标准简历相似的简历。

6.根据权利要求4所述的简历筛选方法，其特征在于，所述利用结构化匹配的方法获得标准简历与召回的候选简历的相似度的步骤包括：

分别获得标准简历和候选简历的各内容块的相似度；

对各内容块的相似度进行加权组合获得标准简历与候选简历的相似度；

优选地，所述分别获得标准简历和候选简历的各内容块的相似度的步骤包括：

获得内容块的字段类型，所述字段类型包括数字类型、文本类型和知识类型；

不同字段类型采用不同相似度方法，获得内容块各字段的相似度；

对各字段的相似度进行加权组合获得内容块的相似度。