【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息检索、聚类领域，具体而言，涉及一种基于人才技能ai自动化语义标签模型方法及其系统。
技术介绍
1、随着数字经济时代的快速发展，企业对人才技能的动态追踪与精准匹配需求日益迫切。在招聘管理、人才库构建、职业培训规划等场景中，传统基于静态关键词匹配的技能标签体系已难以应对技能快速迭代与跨领域融合的挑战。当前人才数据普遍存在多维异构特征(如文本简历、岗位需求时序数据、隐性技能关联)，而冗余描述、术语歧义、高频需求噪声等问题导致技能画像失真。企业人力资源系统常面临核心技能识别滞后、复合型人才匹配度低、标签更新机制僵化等痛点，难以支撑实时化、智能化的决策需求。
2、现有技术主要采用基于规则的关键词提取结合统计分析的标签生成方法，或利用浅层机器学习模型进行技能聚类分析。部分方案通过构建技能知识图谱刻画静态关联关系，或引入时间序列模型预测单一技能趋势。在数据处理层面，通常采用固定阈值滤波或简单滑动平均法消除噪声；在标签优化方面，多依赖人工设定权重或线性回归模型调整标签优先级。这些方法虽能实现基础技能分类，但受限于线性假设和...
【技术保护点】
1.一种基于人才技能AI自动化语义标签模型方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，线性扩散项模拟技能间的直接关联；非线性耦合项刻画跨领域协同效应；外部激励项引入实时市场需求数据驱动模型更新。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述误差计算包括对比初始预测与实际数据的偏差。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述耦合项注入包括逐步加入技能协同效应。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收敛验证是通过残差压缩确保每次迭代减少误差。
6.一种基于人才技能...
【技术特征摘要】
1.一种基于人才技能ai自动化语义标签模型方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，线性扩散项模拟技能间的直接关联；非线性耦合项刻画跨领域协同效应；外部激励项引入实时市场需求数据驱动模型更新。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述误差计算包括对比初始预测与实际数据的偏差。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述耦合项注入包括逐步加入技能协同效应。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收敛验证是通过残差压缩确保每次迭代减少误差。
6.一种基于人才技能ai自动化语义...
【专利技术属性】
技术研发人员：江新盈，
申请(专利权)人：上海薪伙伴技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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