[发明专利]简历处理方法、装置和存储介质及电子设备在审
| 申请号: | 202310012718.1 | 申请日: | 2023-01-05 |
| 公开(公告)号: | CN115935958A | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
| 发明(设计)人: | 李凡;崔鹏飞;刘东帅;贾亚琴 | 申请(专利权)人: | 光大科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/258 | 分类号: | G06F40/258;G06F40/216;G06F40/289;G06F16/33;G06F16/35;G06Q10/1053 |
| 代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 周婷婷 |
| 地址: | 100040 北京市石景*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 简历 处理 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
本申请公开了一种简历处理方法、装置和存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取目标简历,并提取目标简历的文本信息;基于文本信息确定目标简历的主题词,其中,主题词用于表示目标简历所属的文本主题;以及,基于文本信息确定目标简历的标签词,其中,标签词为文本信息中的出现频次满足标签条件的词组;对主题词和标签词进行整合处理,得到目标特征词;根据目标特征词确定目标简历的简历属性,并利用简历属性匹配的处理方式对目标简历进行处理。本申请解决了简历处理效率较低的技术问题。
技术领域
本申请涉及计算机领域,具体而言,涉及一种简历处理方法、装置和存储介质及电子设备。
背景技术
在简历处理场景中,由于简历本质的筛选需要一定的主观性判断,仅仅使用简单的计算模型对简历进行处理会导致简历的筛选不够准确的问题,故通常会利用人工对简历进行标注的方式,对简历进行处理,但该方式通常标注质量较低,难以同时兼顾准确性和速度,进而导致简历处理效率较低的问题出现。因此,存在简历处理效率较低的问题。
针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种简历处理方法、装置和存储介质及电子设备,以至少解决简历处理效率较低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种简历处理方法,包括:获取目标简历,并提取上述目标简历的文本信息;
基于上述文本信息确定上述目标简历的主题词,其中,上述主题词用于表示上述目标简历所属的文本主题;以及,基于上述文本信息确定上述目标简历的标签词,其中,上述标签词为上述文本信息中的出现频次满足标签条件的词组;
对上述主题词和上述标签词进行整合处理,得到目标特征词;
根据上述目标特征词确定上述目标简历的简历属性,并利用上述简历属性匹配的处理方式对上述目标简历进行处理。
根据本申请实施例的另一方面,还提供了一种简历处理装置,包括:
第一获取单元,用于获取目标简历,并提取上述目标简历的文本信息;
第一确定单元,用于基于上述文本信息确定上述目标简历的主题词,其中,上述主题词用于表示上述目标简历所属的文本主题;以及,基于上述文本信息确定上述目标简历的标签词,其中,上述标签词为上述文本信息中的出现频次满足标签条件的词组;
第一整合单元,用于对上述主题词和上述标签词进行整合处理,得到目标特征词;
第一处理单元,用于根据上述目标特征词确定上述目标简历的简历属性,并利用上述简历属性匹配的处理方式对上述目标简历进行处理。
作为一种可选的方案,上述第一确定单元,包括:
第一提取模块,用于从上述文本信息提取出多个第一词组;
第一确定模块,用于确定上述多个第一词组中的各个第一词组对应的置信度,其中,上述置信度用于表示上述第一词组为上述主题词的概率;
第二确定模块,用于从上述多个第一词组中确定出上述置信度最高的第一目标词组,并将上述第一目标词组作为上述主题词。
作为一种可选的方案,上述第一确定模块,包括:
第一输入子模块,用于将上述多个第一词组输入文档主题生成模型,得到上述文档主题生成模型输出的上述各个第一词组对应的置信度,其中,上述文档主题生成模型为利用词组样本训练得到的、用于识别词组的三级层次结构的贝叶斯概率模型。
作为一种可选的方案,第一确定单元,包括:
第二提取模块,用于从上述文本信息提取出多个第二词组;
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