一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：对目标描述信息进行内容分析，得到指定人员类型对应的能力表征信息；输出目标测试习题；获取所述指定人员类型的人员针对所述目标测试习题的作答结果；根据所述作答结果，更新所述指定人员类型对应的能力表征信息，得到目标能力表征信息；根据所述目标能力表征信息和需求表征信息，确定所述指定人员类型对于指定岗位的匹配结果。可见，通过本方案，可以实现提高人岗匹配的检测效率的目的。匹配的检测效率的目的。匹配的检测效率的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及人工智能
，具体涉及一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，企业通常需要通过人岗匹配检测，得到匹配结果，从而，基于匹配结果，确定指定人员类型的人员是否满足岗位的技能要求。
[0003]相关技术中，通常采用人工分析的方式来确定指定人员类型的人员的能力并根据指定人员类型的人员的能力来确定该人员类型对于岗位的匹配结果。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种人岗匹配检测方法，所述方法包括：
[0006]对目标描述信息进行内容分析，得到指定人员类型对应的能力表征信息；其中，所述目标描述信息为关于所述指定人员类型的人员所掌握技能的描述信息，所述能力表征信息用于表征所述指定人员类型的人员针对各个目标技能的掌握程度；
[0007]输出目标测试习题；其中，所述目标测试习题为用于岗位匹配分析的题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人岗匹配检测方法，所述方法包括：对目标描述信息进行内容分析，得到指定人员类型对应的能力表征信息；其中，所述目标描述信息为关于所述指定人员类型的人员所掌握技能的描述信息，所述能力表征信息用于表征所述指定人员类型的人员针对各个目标技能的掌握程度；输出目标测试习题；其中，所述目标测试习题为用于岗位匹配分析的题库中的测试习题；获取所述指定人员类型的人员针对所述目标测试习题的作答结果；根据所述作答结果，更新所述指定人员类型对应的能力表征信息，得到目标能力表征信息；根据所述目标能力表征信息和需求表征信息，确定所述指定人员类型对于指定岗位的匹配结果；其中，所述需求表征信息表征所述指定岗位针对各个目标技能的需求程度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出目标测试习题，包括：基于所述指定人员类型对应的能力表征信息，确定所述题库中的测试习题对应的信息量；其中，每一测试习题对应的信息量用于表征作答错误和/或作答正确对于所述指定人员类型对应的能力表征信息的影响程度；利用所确定出的测试习题对应的信息量的大小，输出所述题库中的目标测试习题。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述对目标描述信息进行内容分析，得到指定人员类型对应的能力表征信息，包括：从目标描述信息中，获取各个指定文本句；其中，每一指定文本句为记录有至少一目标技能的文本句；针对各个指定文本句所记录的每一目标技能，基于记录有该目标技能的指定文本句的文本内容，确定该目标技能对应的评估值；其中，该目标技能对应的评估值用于表征所述指定人员类型的人员针对该目标技能的掌握程度；利用所确定出的每一目标技能对应的评估值，生成所述指定人员类型对应的能力表征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于记录有该目标技能的指定文本句的文本内容，确定该目标技能对应的评估值，包括：对记录有该目标技能的指定文本句的文本内容进行向量化处理，得到待利用的文本向量；将所述待利用的文本向量输入预先训练的第一预测模型，得到该目标技能对应的评估值；其中，所述第一预测模型为利用样本句对应的文本向量以及所述样本句对应的真值训练得到的，所述样本句为记录有样本人员类型的人员具有的样本技能的文本句，所述真值表征所述样本人员类型的人员针对所述样本技能的掌握程度。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述从目标描述信息中，获取各个指定文本句，包括：从目标描述信息中，提取各个文本句；针对每一文本句，若该文本句中记录有技能字典中的技能，则确定该文本句为指定文本句。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述指定人员类型对应的能力表征信息，确定所述题库中的测试习题对应的信息量，包括：针对所述题库中的每一测试习题，利用该测试习题的指定描述参数以及所述指定人员类型对应的能力表征信息，构建该测试习题对应的交互信息；其中，每一测试习题对应的交互信息用于表征所述指定人员类型的人员针对该测试习题所存在的能力优势；将该测试习题对应的交互信息输入至预先训练的第二预测模型，得到所述指定人员类型的人员对于该测试习题的作答结果的预测值；其中，所述第二预测模型为样本交互信息以及所述样本交互信息对应的真值所训练得到的模型，所述样本交互信息用于表征样本人员类型的人员针对样本习题所存在的能力优势，所述样本交互信息对应的真值为所述样本人员类型的人员对于样本习题的实际作答结果；利用所得到的预测值与指定真值的差异，计算该测试习题对应的信息量；其中，所述指定真值为所述指定人员类型的人员针对该测试习题的关于作答正确和/或作答错误的作答结果。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用所得到的预测值与指定真值的差异，计算该测试习题对应的信息量，包括：根据所得到的预测值与指定真值的差异，确定第一损失值；预估在基于所述第一损失值对所述第二预测模型进行网络调参时，指定参数的第一梯度变化值；其中，所述指定参数为关于所述指定人员类型对应的能力表征信息的参数；基于所述第一梯度变化值，确定该测试习题对应的信息量。8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述指定描述参数包括：第一描述参数、第二描述参数和第三描述参数中的一个或多个；其中，所述第一描述参数用于表征习题难度；所述第二描述参数用于表征习题区分度；所述第三描述参数为用于表征关联知识向量，所述关联知识向量为用于表征是否包含各个目标技能的向量。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述利用该测试习题的指定描述参数以及所述指定人员类型对应的能力表征信息，构建该测试习题对应的交互信息，包括：在所述指定描述参数包括所述第一描述参数、第二描述参数以及第三描述参数的情况下，将所述指定人员类型对应的能力表征信息与所述第一描述参数进行作差，将作差所得到的结果与所述第三描述参数进行对位相乘，并将相乘所得到的结果与所述第二描述参数进行相乘，得到该测试习题对应的交互信息。10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所确定出的测试习题对应的信息量的大小，输出所述题库中的目标测试习题，包括：基于所确定出的测试习题对应的信息量的大小，从所述题库中选取多个候选习题；其中，任一候选习题对应的信息量均大于所述题库中除各个候选习题以外的其他测试习题对应的信息量；获取每一候选习题的指定评估值；其中，每一候选习题的指定评估值用于表征该候选习题的技能覆盖量和/或该候选习题所覆盖的技能的重要程度；基于每一候选习题的指定评估值的大小，从所述多个候选习题中，选取目标测试习题；
输出所选取的目标测试习题。11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于每一候选习题的指定评估值的大小，从所述多个候选习题中，选取目标测试习题，包括：从所述多个候选习题中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李满伟，秦川，张乐，张敬帅，祝恒书，王鹏，王晶，姚开春，马海平，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：