智能简历筛选方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种智能简历筛选方法及装置，智能简历筛选装置包括从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。本申请可基于需求能力标签库与简历自然文本进行自然语言分析，勾画简历的能力画像，实现简历的智能评价。一方面，最大程度上减少了人才筛选的人力投入，另一方面，利用银行现有的软硬件资源，进一步推动人工智能辅助生产决策。

Intelligent Resume Screening Method and Device

【技术实现步骤摘要】
智能简历筛选方法及装置
本申请涉及人工智能技术，特别涉及信息筛选技术，具体涉及一种智能简历筛选方法及装置。
技术介绍
各企事业在招聘的过程中，需要耗费人力去审阅大量的岗位申请简历，同时要求审阅者具备很高的岗位认知能力。现有的简历筛选多依靠相应岗位招聘专员，肉眼查阅简历，在大段文本介绍中寻找与岗位契合的能力，从而达到评判一份简历优劣的目的。人工审阅简历的过程评判依据比较主观，不同审阅者会存在认知差异，应聘者不能通过简历描述得到客观的优劣比较。另外，现有简历筛选处理过程数据复用率低，无法满足多次差异检索条件的快速查阅。
技术实现思路
针对现有技术中的问题，本申请提供一种智能简历筛选方法及装置，能够在简历筛选时快速提取所有应聘者简历的能力标签以及能力强度，从而实现简历快速评价，为人才筛选提供决策依据。为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：第一方面，本申请提供一种智能简历筛选方法，包括：从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。进一步地，所述的智能简历筛选方法，还包括：创建所述能力标签库。进一步地，所述创建所述能力标签库，包括：获取各岗位对应的能力需求信息；将能力需求信息进行领域分类，并将各领域划分为多个子类；将各子类对应的不同能力赋予对应不同的能力标签；确定岗位对应每个能力标签的权值。进一步地，所述智能简历筛选方法，所述创建所述能力标签库还包括：基于赋予的能力标签的含义及范畴，根据历史简历的描述方式确定该能力标签的匹配规则；将所述匹配规则的分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到能力标签向量。进一步地，所述从获取的简历文本中提取能力标签，包括：对所述简历文本的句子进行分词处理，得到简历分词文本；对所述简历分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到文本向量；计算所述目标岗位的能力标签树对应的所述能力标签向量与文本向量的相似度；根据预设的相似度阈值提取简历文本中能力标签。进一步地，所述根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选，包括：对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。进一步地，所述根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选，包括：将所述简历文本中提取的能力标签根据所述岗位对应的权值及能力标签对应的能力强度进行加权，得到能力标签加权值，其中所述能力强度为能力标签对应的能力水平；对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。进一步地，所述的智能简历筛选方法，还包括：将简历文本拆分为句子列表；对所述句子列表中的各个句子进行分词处理，得到每个句子的词语列表；对所述词语列表进行词性分析；对所述词语列表进行句法分析，得到同句中不同词之间的语义关系；在所述简历文本中搜索提取的所述能力标签的匹配词，并获取所述匹配词出现的词序坐标；从所述词序坐标出发，进行左右遍历，根据所述词性、语义关系找到所述匹配词的修饰短语；将所述修饰短语转化为数值强度，得到能力强度。第二方面，本申请提供一种智能简历筛选装置，包括：标签树生成单元，用于从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；标签提取单元，用于根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；简历筛选单元，用于根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。进一步地，所述的智能简历筛选装置，还包括：标签库创建单元，用于创建所述能力标签库。进一步地，所述标签库创建单元包括：信息获取模块，用于获取各岗位对应的能力需求信息；信息分类模块，用于将能力需求信息进行领域分类，并将各领域划分为多个子类；标签确定模块，用于将各子类对应的不同能力赋予对应不同的能力标签；权值确定模块，用于确定岗位对应每个能力标签的权值。进一步地，所述的标签库创建单元，还包括：匹配规则设定模块，用于基于赋予的能力标签的含义及范畴，根据历史简历的描述方式确定该能力标签的匹配规则；第一文本向量化模块，用于将所述匹配规则的分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到能力标签向量。进一步地，所述标签提取单元，包括：第一文本分词模块，用于对所述简历文本的句子进行分词处理，得到简历分词文本；第二文本向量化模块，用于对所述简历分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到文本向量；相似度评估模块，用于计算所述目标岗位的能力标签树对应的所述能力标签向量与文本向量的相似度；标签筛选模块，用于根据预设的相似度阈值提取简历文本中能力标签。进一步地，所述简历筛选单元，包括：第一子类标签评分模块，用于对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；第一总评分模块，用于将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；第一简历筛选模块，用于根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。进一步地，所述简历筛选单元，包括：标签加权模块，用于将所述简历文本中提取的能力标签根据所述岗位对应的权值及能力标签对应的能力强度进行加权，得到能力标签加权值，其中所述能力强度为能力标签对应的能力水平；第二子类标签评分模块，用于对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；第二总评分模块，用于将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；第二简历筛选模块，用于根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。进一步地，所述的智能简历筛选装置，还包括：文本拆分模块，用于将简历文本拆分为句子列表；第二文本分词模块，用于对所述句子列表中的各个句子进行分词处理，得到每个句子的词语列表；词性标注模块，用于对所述词语列表进行词性分析；句法分析模块，用于对所述词语列表进行句法分析，得到同句中不同词之间的语义关系；匹配词定位单元，用于在所述简历文本中搜索提取的所述能力标签的匹配词，并获取所述匹配词出现的词序坐标；修饰短语提取单元，用于从所述词序坐标出发，进行左右遍历，根据所述词性、语义关系找到所述匹配词的修饰短语；修饰短语量化单元，用于将所述修饰短语转化为数值强度，得到能力强度。第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的智能简历筛选方法的步骤。第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的智能简历筛选方法的步骤。由上述技术方案可知，本申请提供一种智能简历筛选方法及装置，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能简历筛选方法，其特征在于，包括：从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。

【技术特征摘要】
1.一种智能简历筛选方法，其特征在于，包括：从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。2.根据权利要求1所述的智能简历筛选方法，其特征在于，还包括：创建所述能力标签库。3.根据权利要求2所述的智能简历筛选方法，其特征在于，所述创建所述能力标签库包括：获取各岗位对应的能力需求信息；将能力需求信息进行领域分类，并将各领域划分为多个子类；将各子类对应的不同能力赋予对应不同的能力标签；确定岗位对应每个能力标签的权值。4.根据权利要求3所述的智能简历筛选方法，其特征在于，所述创建所述能力标签库还包括：基于赋予的能力标签的含义及范畴，根据历史简历的描述方式确定该能力标签的匹配规则；将所述匹配规则的分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到能力标签向量。5.根据权利要求4所述的智能简历筛选方法，其特征在于，所述从获取的简历文本中提取能力标签，包括：对所述简历文本的句子进行分词处理，得到简历分词文本；对所述简历分词文本通过编码方式进行文本向量化，得到文本向量；计算所述目标岗位的能力标签树对应的所述能力标签向量与文本向量的相似度；根据预设的相似度阈值提取简历文本中能力标签。6.根据权利要求3所述的智能简历筛选方法，其特征在于，所述根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签进行简历筛选，包括：对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。7.根据权利要求4所述的智能简历筛选方法，其特征在于，所述根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签进行简历筛选，包括：将所述简历文本中提取的能力标签根据所述岗位对应的权值及能力标签对应的能力强度进行加权，得到能力标签加权值，其中所述能力强度为能力标签对应的能力水平；对所述简历中的各个子类的对应的各能力标签加权值分别求和，得到各子类的评分；将所述各子类的评分求和，得到所述简历的总评分；根据预设的评分阈值及所述简历的总评分进行简历筛选，所述评分阈值根据所述目标岗位的能力标签树确定。8.根据权利要求7所述的智能简历筛选方法，其特征在于，还包括：将简历文本拆分为句子列表；对所述句子列表中的各个句子进行分词处理，得到每个句子的词语列表；对所述词语列表进行词性分析；对所述词语列表进行句法分析，得到同句中不同词之间的语义关系；在所述简历文本中搜索提取的所述能力标签的匹配词，并获取所述匹配词出现的词序坐标；从所述词序坐标出发，进行左右遍历，根据所述词性、语义关系找到所述匹配词的修饰短语；将所述修饰短语转化为数值强度，得到能力强度。9.一种智能简历筛选装置，其特征在于，包括：标签树生成单元，用于从预先创建的能力标签库中过滤目标岗位对应的能力标签，生成能力标签树，其中，所述能力标签库为各岗位对应的各种能力需求所对应的能力标签的集合；标签提取单元，用于根据所述能力标签树从获取的简历文本中提取能力标签；简历筛选单元，用于根据所述简历文本中提取的能力标签与所述目标岗位的能力标签树进行简历筛选。10.根据权利要求9所述的智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗琦山，郭锐鹏，唐杰聪，周远侠，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11