[发明专利]一种基于机器学习的简历信息抽取方法有效
| 申请号： | 201910796584.0 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110705281B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 江永青;陈运文;桂洪冠;周明星;纪达麒;连明杰 | 申请（专利权）人： | 达而观信息科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/205;G06F16/35 |
| 代理公司： | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人： | 周涛 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的简历信息抽取方法，包括以下步骤：构建行业关键词库；根据多个样本简历和行业关键词库的数据构建简历向量模型；将待抽取简历处理成结构化字段和非结构化字段；从结构化字段中正则提取出个人基本信息；利用分类器预测待抽取简历所属行业；简历向量模型将非结构化数据与行业关键词进行匹配，生成待抽取简历的行业特征向量。本发明简历信息提取准确率高，且能够对不同格式、不同行业的简历信息进行提取，应用更加广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 简历 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的简历信息抽取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1，构建行业关键词库，所述行业关键词库包括若干种行业以及每种行业对应的行业关键词列表；/nS2，将多个样本简历数据输入word2vector模型进行训练和测试，生成简历向量模型；/nS3，将待抽取简历预处理成结构化字段和非结构化字段；/nS4，从所述结构化字段中正则提取出求职者的个人基本信息；/nS5，利用分类器从所述非结构化字段中预测待抽取简历所属行业；/nS6，对所述非结构化字段进行分词，将分词得到的每个词输入简历向量模型，并根据待抽取简历所属行业对应的行业关键词组，得到待抽取简历的行业特征向量。/n
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