CN108829676A - 基于文本分析技术的人才专业能力评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,所述方法包括下述步骤:步骤一:整理简历数据集:采集某一个岗位的若干份简历,形成待分析简历数据集;步骤二:进行分词处理;将上述待分析简历数据集中的全部简历的文字内容输入到计算机中,通过计算机程序对简历进行关键词的分词切分处理;本发明通过计算机程序分析解读简历,尤其是专业技术类人才的简历,以及各类人才的简历中的专业能力相关的信息,并进行关键技能的比照和综合分析,进而实现对人才的专业能力的智能评估,从而大大提升简历筛选的效率、提升简历判断的准确率、降低求职者等待时间、提高求职和招聘的整体效率。
Description
技术领域
本发明属于人才专利能力评估领域,涉及一种文本分析技术,具体是基于文本分析技术的人才专业能力评估方法。
背景技术
目前的方案,人力资源部门自己学习了解专业能力的知识,然后再筛选简历;或者人力资源部门不做筛选,直接将简历发给用人部门负责人来判断简历;而上述方法存在着一定的问题,人力资源部门一般不太懂非人力资源的专业类知识或技术类知识,无法通过简历对求职者的专业能力和技术能力做出判断;而用人部门负责也没有足够多的时间来协助对简历进行预筛选;导致企业在初步筛选简历环节,经常出现准确度不高、效率不高、给求职者反馈时间过长等问题。
当前缺乏一种通过计算机程序分析解读简历,尤其是专业技术类人才的简历,以及各类人才的简历中的专业能力相关的信息,并进行关键技能的比照和综合分析,进而实现对人才的专业能力的智能评估,从而大大提升简历筛选的效率、提升简历判断的准确率、降低求职者等待时间、提高求职和招聘的整体效率。
为解决上述缺陷,现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于文本分析技术的人才专业能力评估方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,所述方法包括下述步骤:
步骤一:整理简历数据集:采集某一个岗位的若干份简历,形成待分析简历数据集;
步骤二:进行分词处理;将上述待分析简历数据集中的全部简历的文字内容输入到计算机中,通过计算机程序对简历进行关键词的分词切分处理;
步骤三:提取高频词,统计各个关键词出现的频率,并从中选择出现频率靠前的若干个高频词;
步骤四:对高频词进行筛选选择,提取出相关岗位的特征关键词词库:
步骤五:对任一一份简历进行具体分析评估形成评估报告。
进一步地,所述步骤一待分析简历数据集中的简历已完成岗位的分类标注。
进一步地,所述步骤三中的高频词为出现频率前500个的高频词。
进一步地,所述步骤四中对高频词进行筛选选择具体步骤如下:
S1:对筛选出的高频词进行评估,保留与本岗位的技能/知识/能力相关度高的词;
S2:去掉不相关的词,留下来的关键词生成本岗位的特征关键词词库。
进一步地,所述步骤五中的分析评估包括如下步骤:
S1:提取该简历的分词:针对某一份简历进行分析时,先将简历进行分词处理,即将简历中出现的全部的中文的词组、英文单词提取出来;
S2:将该简历的分词与特征关键词词库中的分词进行比对:将命中的词标注出来,形成命中关键词的清单;
进一步地,所述方法还包括步骤六:对评估报告进行具体应用:
S1:供招聘官参考后处理简历:为招聘官提供专业能力的评估结果,供招聘官参考使用;
S2:自动化处理简历:使用计算机程序,根据特征关键词的命中数量或命中比例,对不同的简历进行相应处理。
进一步地,所述步骤六S2过程中对不同的简历进行相应处理过程如下:
S1:将不合格的简历直接拒绝;
S2:将无法判断简历提交人工再确认;
S3:将合格的简历直接提交给面试官安排面试。
本发明的有益效果:
本发明通过计算机程序分析解读简历,尤其是专业技术类人才的简历,以及各类人才的简历中的专业能力相关的信息,并进行关键技能的比照和综合分析,进而实现对人才的专业能力的智能评估,从而大大提升简历筛选的效率、提升简历判断的准确率、降低求职者等待时间、提高求职和招聘的整体效率;本发明简单有效,且易于实用。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述。
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
如图所示,基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,包括下述步骤:
步骤一:整理简历数据集:采集某一个岗位的若干份简历,形成待分析简历数据集;若干份简历的份数为至少大于500份;
步骤二:进行分词处理;将上述待分析简历数据集中的全部简历的文字内容输入到计算机中,通过计算机程序对简历进行关键词的分词切分处理;
步骤三:提取高频词,统计各个关键词出现的频率,并从中选择出现频率靠前的若干个高频词;
步骤四:对高频词进行筛选选择,提取出相关岗位的特征关键词词库;对筛选出的高频词进行评估,保留与本岗位的技能/知识/能力相关度高的词,去掉不相关的词,留下来的关键词即是本岗位的特征关键词词库;
步骤五:对任一一份简历进行具体分析评估形成评估报告;
步骤六:对评估报告进行具体应用:
S1:供招聘官参考后处理简历:为招聘官提供专业能力的评估结果,供招聘官参考使用;
S2:自动化处理简历:使用计算机程序,根据特征关键词的命中数量或命中比例,对不同的简历进行相应处理;
进一步地,所述步骤一待分析简历数据集中的简历已完成岗位的分类标注。
进一步地,所述步骤三中的高频词为出现频率前500个的高频词。
进一步地,所述步骤四中对高频词进行筛选选择具体步骤如下:
S1:对筛选出的高频词进行评估,保留与本岗位的技能/知识/能力相关度高的词;
S2:去掉不相关的词,留下来的关键词生成本岗位的特征关键词词库。
进一步地,所述步骤五中的分析评估包括如下步骤:
S1:提取该简历的分词:针对某一份简历进行分析时,先将简历进行分词处理,即将简历中出现的全部的中文的词组、英文单词提取出来;
S2:将该简历的分词与特征关键词词库中的分词进行比对:将命中的词标注出来,形成命中关键词的清单;
进一步地,所述步骤六S2过程中对不同的简历进行相应处理过程如下:
S1:将不合格的简历直接拒绝;
S2:将无法判断简历提交人工再确认;
S3:将合格的简历直接提交给面试官安排面试。
基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,当需要对一份简历进行分析的时候,首先将简历进行处理,提取出该简历的分词,将简历中出现的中文的词组,英文单词提取出来,之后将该份简历的分词与特征关键词词库进行比对,将命中的词标注出来,形成命中关键词的清单;供招聘官参考后处理简历:为招聘官提供专业能力的评估结果,供招聘官参考使用;同时也可以通过电脑进行自动化处理简历:使用计算机程序,根据特征关键词的命中数量或命中比例,对不同的简历进行相应处理;将不合格的简历直接拒绝;将无法判断简历提交人工再确认;将合格的简历直接提交给面试官安排面试。
本发明通过计算机程序分析解读简历,尤其是专业技术类人才的简历,以及各类人才的简历中的专业能力相关的信息,并进行关键技能的比照和综合分析,进而实现对人才的专业能力的智能评估,从而大大提升简历筛选的效率、提升简历判断的准确率、降低求职者等待时间、提高求职和招聘的整体效率;本发明简单有效,且易于实用。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
步骤一:整理简历数据集:采集某一个岗位的若干份简历,形成待分析简历数据集;
步骤二:进行分词处理;将上述待分析简历数据集中的全部简历的文字内容输入到计算机中,通过计算机程序对简历进行关键词的分词切分处理;
步骤三:提取高频词,统计各个关键词出现的频率,并从中选择出现频率靠前的若干个高频词;
步骤四:对高频词进行筛选选择,提取出相关岗位的特征关键词词库:
步骤五:对任一一份简历进行具体分析评估形成评估报告。
2.根据权利要求1所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述步骤一待分析简历数据集中的简历已完成岗位的分类标注。
3.根据权利要求1所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述步骤三中的高频词为出现频率前500个的高频词。
4.根据权利要求1所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述步骤四中对高频词进行筛选选择具体步骤如下:
S1:对筛选出的高频词进行评估,保留与本岗位的技能/知识/能力相关度高的词;
S2:去掉不相关的词,留下来的关键词生成本岗位的特征关键词词库。
5.根据权利要求1所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述步骤五中的分析评估包括如下步骤:
S1:提取该简历的分词:针对某一份简历进行分析时,先将简历进行分词处理,即将简历中出现的全部的中文的词组、英文单词提取出来;
S2:将该简历的分词与特征关键词词库中的分词进行比对:将命中的词标注出来,形成命中关键词的清单。
6.根据权利要求1所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述方法还包括步骤六:对评估报告进行具体应用:
S1:供招聘官参考后处理简历:为招聘官提供专业能力的评估结果,供招聘官参考使用;
S2:自动化处理简历:使用计算机程序,根据特征关键词的命中数量或命中比例,对不同的简历进行相应处理。
7.根据权利要求6所述的基于文本分析技术的人才专业能力评估方法,其特征在于,所述步骤六S2过程中对不同的简历进行相应处理过程如下:
S1:将不合格的简历直接拒绝;
S2:将无法判断简历提交人工再确认;
S3:将合格的简历直接提交给面试官安排面试。
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