基于人工智能技术的人岗精准匹配系统技术方案

本发明专利技术公开了基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，涉及人工智能技术应用于人力资源招聘技术领域，包括第一层特征向量匹配模块：输入求职者简历和企业岗位的文本信息，使用自然语言处理NLP技术解析文本信息，识别并抽取结构化特征，输出结构化特征集，采用预训练模型将结构化特征集映射为特征向量；本发明专利技术通过通过结合向量匹配、语义分析匹配和五维度规则匹配的三重匹配的方式，向量匹配速度快，能够快速筛选出大量的候选人；语义分析匹配能够理解文本的语义上下文，补充向量匹配在语义理解方面的偏差；五维度规则匹配能够根据不同的招聘情况和岗位需求，进行全面、细致的评估，确保最终匹配结果的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能技术应用于人力资源招聘，具体涉及基于人工智能技术的人岗精准匹配系统。

技术介绍

1、在数字经济时代，企业对人才的质量和匹配度提出了更高的要求，期望能够快速、精准地找到与岗位高度契合的人才，以提升企业的竞争力和运营效率，因此，人岗匹配精度已成为企业人才战略的核心指标。然而，传统的招聘方式大多依赖于人工筛选简历和面试，效率低且容易受到招聘人员主观因素的影响，而且难以全面、深入地了解候选人的实际能力和与岗位的匹配程度；或者利用招聘平台提高效率，但是平台限于基础信息的发布与搜索，仅仅是为企业和求职者提供了一个信息交流的平台，难以实现精准、高效的人岗匹配与推荐。

2、现有技术存在以下不足：现有的人岗匹配技术主要包括基于规则引擎的匹配技术、关键词匹配技术、基于分类与聚类的统计分析技术和基于模板匹配的结构化数据比对，也存在诸多不足。例如，基于规则引擎的匹配技术一般适用于硬性条件的筛选，只能对学历、工作年限等简单条件进行判断，无法综合考虑候选人的其他潜在能力和岗位的隐性要求；关键词匹配技术由于无法理解语义语境，误差率较大，可能会将一些关键本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，包括第一层特征向量匹配模块：输入求职者简历和企业岗位的文本信息，使用自然语言处理NLP技术解析文本信息，识别并抽取结构化特征，输出结构化特征集，采用预训练模型将结构化特征集映射为特征向量，结合向量索引在向量数据库中检索对比得到目标向量，并计算特征向量与目标向量的相似度，根据自定义的相似度阈值筛选出初步匹配的Top-K候选简历集，再传输至第二层语义分析模块；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，所述第一层特征向量匹配模块包括特征提取单元、特征向量处理单元、向量数据库和相似度计算单元，其中，所...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，包括第一层特征向量匹配模块：输入求职者简历和企业岗位的文本信息，使用自然语言处理nlp技术解析文本信息，识别并抽取结构化特征，输出结构化特征集，采用预训练模型将结构化特征集映射为特征向量，结合向量索引在向量数据库中检索对比得到目标向量，并计算特征向量与目标向量的相似度，根据自定义的相似度阈值筛选出初步匹配的top-k候选简历集，再传输至第二层语义分析模块；

2.根据权利要求1所述的基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，所述第一层特征向量匹配模块包括特征提取单元、特征向量处理单元、向量数据库和相似度计算单元，其中，所述特征提取单元：接收求职者简历和企业岗位的文本信息，并对文本信息进行去除停用词、词干提取的预处理，再采用自然语言处理nlp分析技术，从预处理后的文本信息中提取结构化特征，并输出结构化特征集；

3.根据权利要求2所述的基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，所述第二层语义分析模块包括大语言llm模型生成式单元、上下文理解单元和招聘类型分类器，其中，所述大语言llm模型生成式单元：接收top-k候选简历集输入至llm模型，深度解析理解简历和岗位描述的内容，生成语义信息；

4.根据权利要求3所述的基于人工智能技术的人岗精准匹配系统，其特征在于，所述第三层五维规则匹配模块包括五维度规则引擎、动态权重配置器和雷达图评估报告生成器，其中，所述五维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘向君，金源，任彦霖，陈捷，朱杰，岳莉，蔡东瑜，徐靓颖，宿文婷，
申请(专利权)人：苏州风之悠阳信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：