[發明專利]一種基于智能人事模型的簡歷優化方法及裝置

在審

• 申請號: 201911421454.5
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111242565A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 蔣鎮鴻;謝黛娜;陳統
• 申請（專利權）人: 廣州軒轅研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06N20/00
• 代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 谷孝東

1.一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，包括如下步驟：

第一接收步驟：接收用戶發送的簡歷信息以及招聘單位信息；

調取步驟；根據招聘單位信息調取招聘單位對應的智能人事模型；

第一信息抽取步驟：通過實體命名模型和關系抽取模型對簡歷、招聘數據進行信息抽取，以生成對應用戶的圖譜特征；

計算步驟：將得到的圖譜特征輸入智能人事模型進行計算處理以得計算結果；

優化步驟：根據計算結果對用戶的簡歷信息進行優化。

2.如權利要求1所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，當招聘單位的數量為多個時，所述調取步驟為：根據各招聘單位信息調取各招聘單位對應的智能人事模型；

所述計算步驟為：將得到的圖譜特征、人才簡歷信息以及招聘信息輸入智能人事模型進行計算以得多個計算結果。

3.如權利要求2所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，所述優化步驟具體為：根據多個計算結果一一對用戶簡歷信息進行優化，以形成多份優化簡歷。

4.如權利要求2所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，所述優化步驟具體為：根據多個計算結果得到多個招聘單位共同的特征要求以實現對用戶的簡歷信息的優化。

5.如權利要求1所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，所述智能人事模型通過如下步驟構建得到：

第二接收步驟：接收一招聘單位反饋的操作信息以及對應人員的簡歷信息，且所述操作信息與對應人員的簡歷信息匹配；

第二信息抽取步驟：采用自然語言技術對所有的簡歷信息進行處理，并抽取簡歷中的各實體特征；

關聯步驟：將抽取到的簡歷中的各實體特征與對應人員進行關聯以得知識圖譜；

模型訓練步驟：通過神經網絡對知識圖譜、人員簡歷以及招聘信息進行訓練以得到智能人事模型。

6.如權利要求5所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，所述第二接收步驟具體包括如下步驟：

接收經過招聘單位內部考核的所有的員工簡歷信息；

接收招聘單位反饋的對對應員工的考核評價內容；

接受特定崗位的招聘單位內部考核的所有的員工簡歷信息。

7.如權利要求5所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，在第二信息抽取步驟中，通過Bi-LSTM神經網絡進行數據信息進行訓練以得到對應的實體特征模型，通過該實體特征模型對簡歷信息進行數據抽取以得簡歷中的各實體特征。

8.如權利要求5所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法，其特征在于，所述招聘單位反饋的操作信息包括收藏、錄取、反饋結果、溝通時長、邀約、考核評價中的一種或者多種。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-8中任意一項所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-8任意一項所述的一種基于智能人事模型的簡歷優化方法。