[发明专利]技能词评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质

权利要求书

1.一种简历的技能词评估方法，包括：

从待评估的简历文档中确定出待评估的第一技能词列表，所述第一技能词列表中包括多个技能词；

针对所述第一技能词列表中的每个技能词，利用预先训练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息，预测出该技能词出现的概率值，该概率值用于表征该技能词的重要程度。

2.根据权利要求1所述的技能词评估方法，其中所述从待评估的简历文档中确定出待评估的第一技能词列表，包括：

从所述简历文档中确定出第二技能词列表，所述第二技能词列表包括所述简历文档中出现的所有技能词；

确定所述第二技能词列表中每个技能词所属的技术领域；

根据所述第二技能词列表中的所有技能词和对应的技术领域，生成所述第一技能词列表，每个所述技术领域作为一个技能词。

3.根据权利要求2所述的技能词评估方法，其中所述从所述简历文档中确定出第二技能词列表，包括：

从所述简历文档中获取简历文本数据；

从所述简历文本数据中提取出所述简历文本数据中出现的所有技能词，以生成所述第二技能词列表。

4.根据权利要求3所述的技能词评估方法，其中所述从所述简历文本数据中提取出所述简历文本数据中出现的所有技能词，包括：

利用预设的分词工具，对所述简历文本数据进行分词处理；

利用预设的领域技能词库，从分词处理结果中筛选出所述简历文本数据中出现的所有技能词。

5.根据权利要求2所述的技能词评估方法，其中所述确定所述第二技能词列表中每个技能词所属的技术领域，包括：

利用预设的知识图谱，确定出所述第二技能词列表中每个技能词所属的技术领域。

6.根据权利要求1所述的技能词评估方法，其中所述技能词评估模型通过以下步骤训练得到：

获取训练数据集，训练数据集包括从简历样本中抽取得到的多个训练技能词；

生成各训练技能词对应的词向量；

针对每个训练技能词，将除该训练技能词以外的每个训练技能词对应的词向量作为输入，利用预设的词嵌入模型进行模型训练，所述词嵌入模型的输出为该训练技能词出现的概率值；

并利用预设的随机梯度算法对所述词嵌入模型的模型参数进行迭代更新，以得到所述技能词评估模型。

7.根据权利要求6所述的技能词评估方法，其中所述生成各训练技能词对应的词向量，包括：

对每个训练技能词进行独热编码处理，得到每个训练技能词对应的词向量。

8.根据权利要求6所述的技能词评估方法，其中所述词嵌入模型包括连续词袋神经网络模型。

9.根据权利要求1所述的技能词评估方法，其中该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息包括所述第一技能词列表中除该技能词以外的其他技能词；

所述利用预先训练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息，预测出该技能词出现的概率值，包括：

生成所述第一技能词列表中除该技能词以外的每个技能词所对应的词向量；

将除该技能词以外的每个技能词所对应的词向量作为所述技能词评估模型的输入，利用所述技能词评估模型预测得到该技能词出现的概率值。

10.一种技能词评估装置，包括：

技能词获取模块，用于从待评估的简历文档中确定出待评估的第一技能词列表，所述第一技能词列表中包括多个技能词；

技能词评估模块，用于针对所述第一技能词列表中的每个技能词，利用预先训练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息，预测出该技能词出现的概率值，该概率值用于表征该技能词的重要程度。