基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法技术

本发明专利技术公开了一种基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，方法包括以下步骤：S1.语音输入，用户通过语音输入方式提供招聘信息，其中，招聘信息包括职位描述、职位要求，S2.语音识别，采用语音识别技术将S1中语音输入的招聘信息转换为文本数据，S3.本文处理，将文本数据处理、清洗，S4.分析理解，利用预训练模型对S3中得到的文本数据进行分析、理解，S5.基于分析理解后得到的结果自动生成招聘信息，并在互联网上发布；本发明专利技术通过语音输入方式提高招聘发布的效率，利用预训练模型的语义理解和生成能力提升招聘信息的质量，将语音输入、语音识别、预训练模型结合，改善用户体验。改善用户体验。改善用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法


[0001]本专利技术涉及一种招聘发布方法，尤其涉及一种基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，属于互联网招聘发布领域。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展和人工智能技术的成熟应用，招聘行业也在不断探索利用新技术提升招聘发布的效率和准确性。传统的招聘发布方法通常需要人工编写和编辑招聘信息，这种方式耗时且容易出现信息不准确的问题。然而，近年来的自然语言处理和预训练模型的兴起为解决这些问题提供了新的可能性。
[0003]自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术是人工智能领域的重要研究方向之一，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。通过利用NLP技术，计算机可以对招聘信息进行自动化的处理和分析，提高信息的准确性和可靠性。
[0004]预训练模型是一种基于大规模数据集进行训练的模型，通过学习大量文本数据的语义和语法规则，能够自动理解和生成文本。最近，随着深度学习技术的发展，预训练模型如BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfrom Transformers)、GPT(GenerativePre
‑
trainedTransformer)等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些模型通过预先训练，可以学习到丰富的语言知识和语境理解能力，为招聘发布的自动化处理提供了强大的工具。
[0005]然而，目前的招聘发布方法仍然存在一些问题，例如信息准确性低、人工劳动投入大、发布效率低下等。因此，需要一种基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，以克服传统方法的限制，提高招聘发布的效率和准确性。
[0006]基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法将语音输入与自然语言处理技术相结合，通过语音输入和识别，自动将语音转换为文本数据。然后，利用预训练模型对文本数据进行分析和理解，自动生成准确、完整的招聘信息。这种方法不仅提高了用户的使用体验和便利性，还能大大节省人工编写和编辑招聘信息的时间和工作量，提高招聘发布的效率和准确性。因此，基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法具有重要的应用价值和创新意义。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术所存在的不足之处，本专利技术提供了一种基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法
[0008]为了解决以上技术问题，本专利技术采用的技术方案是，方法包括以下步骤：
[0009]S1.语音输入，用户通过语音输入方式提供招聘信息，
[0010]其中，招聘信息包括职位描述、职位要求；
[0011]S2.语音识别，采用语音识别技术将S1中语音输入的招聘信息转换为文本数据；
[0012]S3.本文处理，将文本数据处理、清洗；
[0013]S4.分析理解，利用预训练模型对S3中得到的文本数据进行分析、理解；
[0014]S5.基于分析理解后得到的结果自动生成招聘信息，并在互联网上发布。
[0015]进一步地，语音输入通过以智能手机、智能音响为载体的配置形式实施。
[0016]进一步地，语音识别技术，即分析解码音频信号中的语音信息并将其转化为可读的本文数据。
[0017]进一步地，语音识别技术包括有：
[0018]预处理，减少干扰，提高语音信号质量，
[0019]其中，包括去除噪音、调整音量；
[0020]特征提取，将语音信号转换为特征向量；
[0021]声学模型，其使用语音数据对语音信号的特征向量进行建模；
[0022]语言模型，其根据上下文信息对文本数据进行纠错、补全并预测下一个可能的单词或短语；
[0023]解码，利用搜索算法确定最可能的识别结果。
[0024]进一步地，S3的文本处理还包括去除冗余信息以及标点符号，并对关键词进行提取和分类。
[0025]进一步地，预训练模型在对文本数据分析、理解时，提取招聘岗位信息，招聘岗位信息至少包含工种、薪资、地点。
[0026]进一步地，预训练模型引入语料库训练，以此学习语言模式和语言结构，其特征在于，包括以下过程：
[0027]首先，将文本转换为适配语言模型处理的基本单元，并以数值化形式表示，数值化形式即将基本单元转换为嵌入向量；
[0028]其次，解析每个基本单元在上下文的含义，包括对上下文中的其他基本单元实施注意力操作和/或实施卷积操作，以此捕捉具体含义和语义关系；
[0029]最后，对信息提取任务进行特征提取。
[0030]进一步地，S5中基于分析理解后得到的结果自动生成招聘信息，根据预定义的招聘信息模板生成招聘信息的具体内容，招聘信息模板至少包含招聘职位的标题、职责描述、技能要求、工作地点、薪资待遇，将提取到的关键信息填充到招聘信息模板的相应位置，以此形成完整的招聘信息。
[0031]进一步地，将招聘信息发布至招聘渠道，并实施以自动化排版和提供格式化功能的方式确保招聘信息的呈现效果合规。
[0032]本专利技术公开了一种基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其具有三大技术效果：
[0033]1、提高招聘发布的效率，通过语音输入方式，用户可以快速、准确地提供招聘信息，避免了传统手动输入方式的繁琐和耗时。同时，预训练模型的应用可以自动化生成招聘信息，减少了人工编辑和校对的工作量，大大提高了招聘发布的效率；
[0034]2、提升招聘信息的质量，利用预训练模型的语义理解和生成能力，系统能够准确地分析和处理招聘信息，从中提取关键信息，并生成准确、完整的招聘信息。这种技术效果提高了招聘信息的质量和准确性，降低了信息发布过程中的误差和不完整性；
[0035]3、改善用户体验，语音输入方式使用户能够更直观、便捷地参与招聘发布过程，无
需繁琐的键盘输入。此外，自动生成的招聘信息能够根据用户需求进行个性化定制，提高了用户的满意度和参与度，进一步改善了用户体验。
附图说明
[0036]图1为本专利技术的可选架构示意图。
[0037]图2为本专利技术的可选流程示意图。
[0038]图3为本专利技术的可选结构化示意图。
[0039]图4为本专利技术的可选语音输入示意图。
[0040]图5为本专利技术的可选发布确认示意图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0042]基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其包括以下步骤：
[0043]S1.语音输入，用户通过语音输入方式提供招聘信息，
[0044]其中，招聘信息包括职位描述、职位要求；
[0045]S2.语音识别，采用语音识别技术将S1中语音输入的招聘信息转换为文本数据；
[0046]S3.本文处理，将文本数据处理、清洗；
[0047]S4.分析理解，利用预训练模型对S3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.语音输入，用户通过语音输入方式提供招聘信息，其中，招聘信息包括职位描述、职位要求；S2.语音识别，采用语音识别技术将所述S1中语音输入的招聘信息转换为文本数据；S3.本文处理，将所述文本数据处理、清洗；S4.分析理解，利用预训练模型对所述S3中得到的文本数据进行分析、理解；S5.基于分析理解后得到的结果自动生成招聘信息，并在互联网上发布。2.根据权利要求1所述的基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其特征在于：所述语音输入通过以智能手机、智能音响为载体的配置形式实施。3.根据权利要求1所述的基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其特征在于：所述语音识别技术，即分析解码音频信号中的语音信息并将其转化为可读的本文数据。4.根据权利要求3所述的基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其特征在于，所述语音识别技术包括有：预处理，减少干扰，提高语音信号质量，其中，包括去除噪音、调整音量；特征提取，将语音信号转换为特征向量；声学模型，其使用语音数据对语音信号的特征向量进行建模；语言模型，其根据上下文信息对文本数据进行纠错、补全并预测下一个可能的单词或短语；解码，利用搜索算法确定最可能的识别结果。5.根据权利要求1所述的基于语音和预训练模型的互联网智能化招聘发布方法，其特征在于：所述S3的文本处理还...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘川，吴涛，杨皓，
申请(专利权)人：成都鱼泡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：