一种简历检索方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种简历检索方法及装置，其中所述简历检索方法包括：获取简历检索文本；对所述简历检索文本进行实体识别，识别所述简历检索文本中的各实体内容；针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词；基于各目标检索关键词，从简历库中检索目标简历。如此，通过确定简历检索文本中实体内容对应的目标检索关键词，能够得到更多的检索关键词，使得检索更加充分，可以避免漏掉符合条件的简历，且不需要进行多次检索，提高了简历检索的准确性和效率。提高了简历检索的准确性和效率。提高了简历检索的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种简历检索方法及装置


[0001]本申请涉及文本处理
，特别涉及一种简历检索方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着网络招聘的发展，通过网络平台找工作的人越来越多，网络招聘产品中人才信息的量越来越庞大，人才层次也越来越复杂，招聘公司经常会迷失在大量的人才信息空间中，无法顺利找到自己需要的人才。
[0003]通常情况下，可以根据简历检索文本，从简历库中检索满足条件的目标简历。例如简历检索文本是“毕业于北京大学计算机专业的人”，该文本中存在两个关键词，一个是北大，另一个是计算机专业，现有的方法使用字符匹配的方案进行检索，将简历中包括“北京大学”和“计算机专业”的人作为候选人，但这种方式可能会将一些符合条件的候选人漏掉，导致检索不够充分，可能需要更换简历检索文本的内容进一步检索，降低了简历检索的准确性和效率。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种简历检索方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种简历检索方法，包括：
[0006]获取简历检索文本；
[0007]对所述简历检索文本进行实体识别，识别所述简历检索文本中的各实体内容；
[0008]针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词；
[0009]基于各目标检索关键词，从简历库中检索目标简历。
[0010]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种简历检索装置，包括：
[0011]获取模块，被配置为获取简历检索文本；
[0012]识别模块，被配置为对所述简历检索文本进行实体识别，识别所述简历检索文本中的各实体内容；
[0013]确定模块，被配置为针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词；
[0014]检索模块，被配置为基于各目标检索关键词，从简历库中检索目标简历。
[0015]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，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指令，所述处理器执行所述指令时实现所述简历检索方法的步骤。
[0016]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现所述简历检索方法的步骤。
[0017]根据本申请实施例的第五方面，提供了一种芯片，其存储有计算机指令，该指令被芯片执行时实现所述简历检索方法的步骤。
[0018]本申请实施例中，获取简历检索文本；对所述简历检索文本进行实体识别，识别所述简历检索文本中的各实体内容；针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词；基于各目标检索关键词，从简历库中检索目标简历。如此，通过确定简历检索文本中实体内容对应的目标检索关键词，能够得到更多的检索关键词，使得检索更加充分，可以避免漏掉符合条件的简历，且不需要进行多次检索，提高了简历检索的准确性和效率。
附图说明
[0019]图1是根据本申请实施例提供的一种简历检索系统的结构示意图；
[0020]图2是根据本申请实施例提供的一种简历检索方法的流程图；
[0021]图3是根据本申请实施例提供的另一种简历检索方法的流程图；
[0022]图4是根据本申请实施例提供的一种确定目标检索关键词的方法的流程图；
[0023]图5是根据本申请实施例提供的另一种确定目标检索关键词的方法的流程图；
[0024]图6是根据本申请实施例提供的又一种确定目标检索关键词的方法的流程图；
[0025]图7是根据本申请实施例提供的再一种确定目标检索关键词的方法的流程图；
[0026]图8是根据本申请实施例提供的又一种简历检索方法的流程图；
[0027]图9是根据本申请实施例提供的再一种简历检索方法的流程图；
[0028]图10是根据本申请实施例提供的再一种简历检索方法的流程图；
[0029]图11是根据本申请实施例提供的一种简历检索方法的示意图；
[0030]图12是根据本申请实施例提供的一种简历检索装置的结构示意图；
[0031]图13是根据本申请实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
[0032]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
[0033]在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0034]应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“响应于确定”。
[0035]首先，对本专利技术一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
[0036]简历检索：是指通过搜索问句，从简历库中搜索满足问句条件的目标简历。
[0037]简历检索文本：用来进行简历检索的文本，包括目标简历需要满足的条件，该简历检索文本的文本内容可以是检索语句的形式。
[0038]第一类实体内容：与附加经验信息相关的实体内容，可以是额外附加的经历或者关于其他经历的附加内容。示例性地，额外附加的经历可以是掌握的技能，关于其他经历的附加内容可以是教育经历中的毕业时间、工作经历中的工作时间。
[0039]第二类实体内容：与教育经历相关的实体内容，可以是教育经历中通常会写的内容。例如，第二类实体内容可以是教育经历中的学校、专业、学科等。
[0040]简称类实体内容：包括简称和全称两种描述方式的实体内容。
[0041]多子级类实体内容：包括一级、二级等多个级别，且多个级别之间存在关联关系的实体内容。
[0042]BERT：Bidirectional Encoder Representation from Transformers，一种开源的预训练语言模型，通过大量数据训练一个语言表征模型。
[0043]NER：(Named Entity Recognition，命名实体识别)，指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词、时间等。
[0044]CRF：(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种简历检索方法，其特征在于，所述方法包括：获取简历检索文本；对所述简历检索文本进行实体识别，识别所述简历检索文本中的各实体内容；针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词；基于各目标检索关键词，从简历库中检索目标简历。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各实体内容包括与附加经验信息相关的第一类实体内容；所述针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词，包括：将所述第一类实体内容确定为所述目标检索关键词。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一类实体内容包括时间类实体内容；所述将所述第一类实体内容确定为所述目标检索关键词，包括：若基于预设模板确定所述时间类实体内容是时间点，将所述时间类实体内容确定为目标检索关键词；若基于预设模板确定所述时间类实体内容是时间段，将所述时间类实体内容转换为标准时间检索式，将所述标准时间检索式确定为所述时间类实体内容的目标检索关键词。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各实体内容包括与教育经历相关的第二类实体内容；所述针对所述各实体内容，利用预设关联规则，确定出与该实体内容关联的目标检索关键词，包括：从关键词库中查询所述第二类实体内容；若查询到所述第二类实体内容，将所述第二类实体内容确定为所述目标检索关键词；若未查询到所述第二类实体内容，采用预设匹配规则确定与所述第二类实体内容关联的目标检索关键词。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二类实体内容包括简称类实体内容；所述采用预设匹配规则确定与所述第二类实体内容关联的目标检索关键词，包括：基于简称映射规则，确定所述简称类实体内容对应的候选检索关键词；确定各个候选检索关键词与所述简称类实体内容的相似度；将相似度最大的候选检索关键词确定为与所述简称类实体内容关联的目标检索关键词。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二类实体内容包括多子级...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪洲，李长亮，
申请(专利权)人：北京金山数字娱乐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：