[發(fā)明專利]結(jié)合RPA和AI的簡歷篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011178247.4
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112256877A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張青;張曦;胡一川;汪冠春
• 申請（專利權(quán)）人: 北京來也網(wǎng)絡(luò)科技有限公司;北京奔影網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/332;G06Q10/10
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種結(jié)合RPA和AI的簡歷篩選方法，其特征在于，包括：

獲取簡歷文本；

基于所述簡歷文本，確定所述簡歷文本是否為候選簡歷；

在所述簡歷文本為候選簡歷時(shí)，根據(jù)所述簡歷文本對應(yīng)的職位，生成通知信息發(fā)送到對應(yīng)面試官的終端設(shè)備。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述簡歷文本，確定所述簡歷文本是否為候選簡歷，包括：

從所述簡歷文本中提取求職者的求職職位和目標(biāo)文本，其中，所述目標(biāo)文本為表征所述求職者職業(yè)能力的文本；

通過自然語言處理NLP識別所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度；

根據(jù)所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度，確定所述簡歷文本是否為候選簡歷。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，識別所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度，包括：

將所述目標(biāo)文本輸入分類模型，得到所述目標(biāo)文本屬于第一類別的分值；

將所述分值確定為所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度，其中，所述第一類別為所述求職職位對應(yīng)的類別，所述分類模型的每個(gè)類別分別對應(yīng)一個(gè)職位。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多個(gè)簡歷樣本，其中，每個(gè)簡歷樣本對應(yīng)于一個(gè)標(biāo)注信息，所述標(biāo)注信息表征與該簡歷樣本相匹配的職位；

將預(yù)設(shè)的多個(gè)職位作為所述分類模型的分類類別，根據(jù)所述多個(gè)簡歷樣本及其相應(yīng)的標(biāo)注信息，對所述分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的分類模型；

將所述目標(biāo)文本輸入分類模型，得到所述目標(biāo)文本屬于第一類別的分值，包括：

將所述目標(biāo)文本輸入訓(xùn)練后的分類模型，得到所述目標(biāo)文本屬于所述第一類別的分值。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述目標(biāo)文本輸入所述分類模型，得到所述目標(biāo)文本屬于各個(gè)類別的分值；

將所有類別中分值滿足預(yù)設(shè)條件的類別確定為第二類別；

將所述第二類別對應(yīng)的職位作為所述簡歷文本的推薦職位，添加到所述簡歷文本中。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度，確定所述簡歷文本是否為候選簡歷，包括：

在所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度大于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述簡歷文本為候選簡歷。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)文本與所述求職職位信息的相關(guān)度，確定所述簡歷文本是否為候選簡歷，包括：

根據(jù)所述簡歷文本，確定各預(yù)設(shè)評分項(xiàng)對應(yīng)的評分；

將所述目標(biāo)文本與所述求職職位的相關(guān)度，以及各預(yù)設(shè)評分項(xiàng)對應(yīng)的評分進(jìn)行加權(quán)求和，得到和值；

在所述和值大于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí)，確定所述簡歷文本為候選簡歷。

8.根據(jù)權(quán)利要求1－7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，獲取簡歷文本，包括：

獲取所述簡歷文本的原始文本；

通過至少一個(gè)字段標(biāo)識的正則表達(dá)式對所述原始文本進(jìn)行匹配，從所述原始文本中提取出各個(gè)字段標(biāo)識對應(yīng)的文本信息；

將各個(gè)字段標(biāo)識及其對應(yīng)的文本信息生成所述簡歷文本。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，獲取所述簡歷文本的原始文本，包括：

獲取第一預(yù)設(shè)賬號；

執(zhí)行登錄郵箱步驟；

提取所述郵箱中的郵件數(shù)據(jù)，其中，所述郵件數(shù)據(jù)包括簡歷郵件和非簡歷郵件；

通過光學(xué)字符識別OCR對所述郵件數(shù)據(jù)中的簡歷郵件識別；

提取所述簡歷郵件包含的簡歷存儲為所述原始文本；或者，

獲取第二預(yù)設(shè)賬號；

執(zhí)行登錄求職網(wǎng)站步驟；

獲取所述求職網(wǎng)站中發(fā)送給所述第二預(yù)設(shè)賬號的簡歷，存儲為所述原始文本。