[发明专利]简历筛选方法、简历筛选装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开实施例提供了简历筛选方法、简历筛选装置、电子设备及可读存储介质，可以应用于人工智能技术领域和金融技术领域。简历筛选方法包括：分别对多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息和目标岗位信息进行处理，得到与每个待筛选简历信息对应的简历向量和与目标岗位信息对应的岗位向量；根据简历向量和岗位向量，从多个待筛选简历信息中确定多个初选简历信息；利用预训练语言模型分别处理多个初选简历信息中的每个初选简历信息和目标岗位信息，得到与每个初选简历信息对应的简历语义向量和与目标岗位信息对应的岗位语义向量；根据简历语义向量和岗位语义向量，从多个初选简历信息中确定一个或多个目标简历信息。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域和金融技术领域，更具体地，涉及一种简历筛选方法、简历筛选装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

随着经济的发展，人才和分工粒度越来越精细化，竞争也愈来愈激励，伴随着各种人才的挖掘，简历筛选的工作量也尤为巨大，一些岗位的报名与招聘比例高达几百甚至几千比一。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：采用相关技术进行简历筛选的迁移能力较弱且准确性不高。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种简历筛选方法、简历筛选装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

本公开实施例的一个方面提供了一种简历筛选方法，包括：分别对多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息和目标岗位信息进行处理，得到与每个上述待筛选简历信息对应的简历向量和与目标岗位信息对应的岗位向量；根据上述简历向量和上述岗位向量，从上述多个待筛选简历信息中确定多个初选简历信息；利用预训练语言模型分别处理上述多个初选简历信息中的每个初选简历信息和上述目标岗位信息，得到与每个上述初选简历信息对应的简历语义向量和与上述目标岗位信息对应的岗位语义向量；以及，根据上述简历语义向量和上述岗位语义向量，从上述多个初选简历信息中确定一个或多个目标简历信息。

根据本公开的实施例，上述预训练语言模型包括BERT模型。

根据本公开的实施例，上述分别对多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息和目标岗位信息进行处理，得到与每个上述待筛选简历信息对应的简历向量和与目标岗位信息对应的岗位向量，包括：对上述多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息进行处理，得到与每个上述待筛选简历信息对应的总词频和每个上述待筛选简历信息所包括的每个词的逆文档频率；根据与每个上述待筛选简历信息对应的总词频和每个上述待筛选简历信息所包括的每个词的逆文档频率，得到与每个上述待筛选简历信息对应的简历向量；对上述目标岗位信息进行处理，得到与上述目标岗位信息对应的总词频和上述目标岗位信息所包括的每个词的逆文档频率；以及，根据与上述目标岗位信息对应的总词频和上述目标岗位信息所包括的每个词的逆文档频率，得到与上述目标岗位信息对应的岗位向量。

根据本公开的实施例，上述对上述多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息进行处理，得到与每个上述待筛选简历信息对应的总词频和每个上述待筛选简历信息所包括的每个词的逆文档频率，包括：对上述多个待筛选简历信息中的每个待筛选简历信息进行分词处理，得到每个上述待筛选简历信息所包括的多个词；确定每个上述待筛选简历信息所包括的多个词中的每个词的词频和逆文档频率；以及，根据每个上述待筛选简历信息所包括的多个词中的每个词的词频，确定与每个上述待筛选简历信息对应的总词频。

根据本公开的实施例，上述根据上述简历向量和上述岗位向量，从上述多个待筛选简历信息中确定多个初选简历信息，包括：将每个上述简历向量与上述岗位向量相乘，得到乘积；以及，根据各个上述乘积，从上述多个待筛选简历信息中确定上述多个初选简历信息。

根据本公开的实施例，上述根据各个上述乘积，从上述多个待筛选简历信息中确定多个初选简历信息，包括：对各个上述乘积进行排序，得到第一排序结果；以及，根据上述第一排序结果，从上述多个待筛选简历信息中确定上述多个初选简历信息。