[发明专利]基于人工智能的人才大数据量化精确匹配方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及人工智能应用领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的人才大数据 量化精确匹配方法和装置。

背景技术

随着通信技术的飞速发展，信息的爆发式增长，如何从海量的数据中挑选出需要 的内容成了信息处理领域重要的研究方向。目前信息匹配和有效使用影响人们工作学 习的方方面面。简历信息也是这些海量数据中的一部分。

招聘是人力资源管理中重要的工作之一，其中简历筛选是招聘的第一环节，目前 利用网络招聘平台获取简历已经是人力资源管理人员经常使用的方式。网络招聘平台 首先获取其注册用户填写的简历，然后通过简历和职位的匹配来向企业推荐合适的简 历，在现有技术中，网络招聘网站一般按照企业粗略设置的条件进行简单的筛选和匹 配，例如按照目标职位、工作地点、学历专业等进行条件筛选，将符合这些简单条件 的简历发送给企业。然而在使用过程中，这样匹配方式效果较差，提供的简历不能满 足企业的要求，往往还需要招聘人员再次人工进行筛选；另一方面，简历的信息较多， 招聘人员缺乏对简历进行有效的量化评价，有可能造成遗漏需要人才的简历。

发明内容

本发明旨在提供一种基于人工智能的人才大数据量化精确匹配方法和装置，以解 决上述现有技术中至少一个方面的问题。

本发明的一个进一步目的是精确地向招聘企业提供符合其要求的人才简历。

本发明另一个进一步目的是量化简历的信息，从而实现对简历的评分。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于人工智能的人才大 数据量化精确匹配方法。该基于人工智能的人才大数据量化精确匹配方法包括：采集 由应聘者提供的简历，并提取简历中多类信息的评分向量；抽取预定数量的简历及其 评分向量，作为训练样本；使用机器深度学习算法对训练样本进行训练，得到人才数 据评分模型；利用人才数据评分模型对海量简历进行评分，得到带有评分值的简历库； 由带有评分值的简历库根据外部输入的人才需求提供评分值匹配的简历。

进一步地，提取简历中多类信息的评分向量的步骤包括：获取由人力资源专家根 据简历对多类信息分别进行评定得到的打分值；按照每类信息的打分值生成该类信息 的评分向量。

进一步地，评分向量的种类包括以下任意一种或多种：职业经历评分向量；教育 背景评分向量；业务技能评分向量；以及个人素质评分向量。

进一步地，抽取预定数量的简历及其评分向量的步骤包括以下任意一种方式：随 机抽取预定数量的简历及其评分向量；人工抽取预定数量的简历及其评分向量；以及 按照求职行业、教育背景、工作经历搜索出预定数量的简历及其评分向量。

进一步地，由带有评分值的简历库根据外部输入的人才需求提供评分值匹配的简 历的步骤包括：获取人才需求，其中人才需求中至少包括：信息筛选条件及设定评分 范围；从简历库中挑选满足信息筛选条件的简历，作为备选简历；从备选简历筛选出 其评分值属于评分范围的简历，并向提出人才需求的需求方提供。

进一步地，使用机器深度学习算法对样本训练的步骤包括：利用具有多层架构的 神经网络的深度学习算法，对样本进行训练，设计出用于处理简历的支持向量机分类 器，作为人才数据评分模型。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于人工智能的人才大数据量化精确匹 配装置。该基于人工智能的人才大数据量化精确匹配装置包括：简历采集模块，用于 采集由应聘者提供的简历，并提取简历中多类信息的评分向量；样本抽取模块，用于 抽取预定数量的简历及其评分向量，作为训练样本；模型训练模块，用于使用机器深 度学习算法对训练样本进行训练，得到人才数据评分模型；简历评分模块，用于利用 人才数据评分模型对海量简历进行评分，得到带有评分值的简历库；简历输出模块， 用于由带有评分值的简历库根据外部输入的人才需求提供评分值匹配的简历。

进一步地，简历采集模块还用于：获取由人力资源专家根据简历对多类信息分别 进行评定得到的打分值；按照每类信息的打分值生成该类信息的评分向量，其中，评 分向量的种类包括以下任意一种或多种：职业经历评分向量、教育背景评分向量、业 务技能评分向量、以及个人素质评分向量。