[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110007445.2
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112686639B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳方同
• 申請（專利權(quán)）人: 河北冀聯(lián)人力資源服務(wù)集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 何明倫

本公開提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的方法，所述方法包括：獲取并解析勞動者的勞動者畫像；將所述勞動者畫像輸入勞動合同要素模型，生成勞動合同要素，并得到對應(yīng)的勞動規(guī)則；將所述勞動合同要素和勞動規(guī)則輸入勞動合同段落模型，得到對應(yīng)的勞動合同段落；將所述勞動合同段落輸入合同生成模型，得到勞動合同。本公開還提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的系統(tǒng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，社會中新的職位、崗位不斷涌現(xiàn)；隨著法治建設(shè)的不斷完善，關(guān)于勞動者保護(hù)的法律法規(guī)不斷增多；隨著各個地區(qū)的市場經(jīng)濟(jì)競爭不斷加劇，招商引資、優(yōu)惠政策也不斷增多，且具有差異化的特性。因此，傳統(tǒng)的在線合同生成模塊已經(jīng)不能滿足日益增長的上述變化的需求。

由于勞動者個性化的身份和簽訂勞動合同時的政策信息的不斷更新，標(biāo)準(zhǔn)模板生成的合同難以保障勞動者的利益。現(xiàn)實(shí)情況中由于勞動者情況復(fù)雜，用工企業(yè)或勞動者聚合平臺通常需要查閱確定各類信息，并手動編輯每個勞動者的合同的各個條款才能保證合同的準(zhǔn)確，因此導(dǎo)致合同生成的效率較低。

因此，急需一種能夠準(zhǔn)確匹配勞動者的身份、法律法規(guī)、合同類型三者關(guān)系，自動的確定勞動合同的方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本公開實(shí)施例的目的在于提供一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的方法，通過多層級的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、公正的勞動合同確定。

根據(jù)本公開的第一方面，提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的方法，所述方法包括：

獲取并解析勞動者的勞動者畫像；

將所述勞動者畫像輸入勞動合同要素模型，生成勞動合同要素，并得到對應(yīng)的勞動規(guī)則；

將所述勞動合同要素和勞動規(guī)則輸入勞動合同段落模型，得到對應(yīng)的勞動合同段落；

將所述勞動合同段落輸入合同生成模型，得到勞動合同；

所述勞動者畫像包括年齡、民族、性別、崗位、行業(yè)、工種、技能等級、薪資、工作地點(diǎn)；勞動規(guī)則包括一般規(guī)則、地區(qū)規(guī)則、身份規(guī)則；

所述勞動合同段落模型是深度學(xué)習(xí)模型，以樣本勞動規(guī)則和樣本勞動者畫像為樣本，以樣本勞動合同要素和樣本勞動合同段落為標(biāo)記訓(xùn)練得到的；

所述合同生成模型是深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)樣本勞動合同要素和樣本勞動合同段落為樣本，以樣本勞動合同為標(biāo)記訓(xùn)練得到的。

在一個可能的實(shí)施例中，所述勞動合同段落模型是深度學(xué)習(xí)模型，其編碼器和解碼器的結(jié)構(gòu)是多個長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，其隱含層具有三層。

在一個可能的實(shí)施例中，所述深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法是將樣本勞動合同要素和樣本勞動規(guī)則轉(zhuǎn)化為第一向量，作為編碼器的輸入，編碼器將輸入的向量轉(zhuǎn)換成隱藏層的隱含向量，解碼器將隱含向量作為輸入，輸出多個表示語義特征的第二向量，第二向量的全部內(nèi)容經(jīng)過拼接和整理后，得到勞動合同段落。

在一個可能的實(shí)施例中，訓(xùn)練所述深度學(xué)習(xí)模型的樣本集與測試集的比例為3:7，訓(xùn)練時通過反向傳播學(xué)習(xí)模型參數(shù)，并利用測試集驗(yàn)證，得到訓(xùn)練后的模型。

在一個可能的實(shí)施例中，所述方法還包括，自動監(jiān)測相關(guān)法律法規(guī)的變化以及勞動者的身份變化，根據(jù)所述變化重新生成勞動合同。

在一個可能的實(shí)施例中，獲取并解析勞動者的勞動者畫像的方法是將招聘時應(yīng)聘者填寫的申請表中的信息以及面試時應(yīng)聘者與招聘方的交談記錄通過基于RNN的自然語言處理模型得到的。

根據(jù)本公開的第二方面，提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的勞動合同確定的裝置，所述裝置包括：