CN111242565A - 一种基于智能人事模型的简历优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能人事模型的简历优化方法，包括如下步骤：接收用户发送的简历信息以及招聘单位信息；根据招聘单位信息调取招聘单位对应的智能人事模型；通过实体命名模型和关系抽取模型对简历、招聘数据进行信息抽取；将得到的图谱特征输入智能人事模型进行计算以得计算结果；根据计算结果对用户的简历信息进行优化。本发明还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。本发明的基于智能人事模型的简历优化方法通过获取用户的简历信息以及调取招聘单位的智能人事模型，进而为求职者提供更为精准的招聘单位面试的所需求以及重视的特征，使得求职者简历更贴合招聘单位需求，大大提升了求职者与招聘单位之间的信息匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及一种机器学习技术领域，尤其涉及一种基于智能人事模型的简历优化方法及装置。
背景技术
目前，刚毕业大学生在找工作时，往往对于如何撰写简历产生困扰，其更多是通过上网来找寻一些简历模板或者通过老师的指导来进行简历的撰写；这样虽然可以从一定程度上帮助应聘者写出一份较为实用的简历，但是并不能够很方便帮助应聘者得到相应公司的关注。因此，如何设计一种能够帮助应聘者进行简历优化的方案成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于智能人事模型的简历优化方法，其能解决针对于特定公司的简历优化的技术问题。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能解决针对于特定公司的简历优化的技术问题。
本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能解决针对于特定公司的简历优化的技术问题。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
一种基于智能人事模型的简历优化方法，包括如下步骤：
第一接收步骤：接收用户发送的简历信息以及招聘单位信息；
调取步骤；根据招聘单位信息调取招聘单位对应的智能人事模型；
第一信息抽取步骤：通过实体命名模型和关系抽取模型对简历、招聘数据进行信息抽取，以生成对应用户的图谱特征；
计算步骤：将得到的图谱特征、人才简历信息以及招聘信息输入智能人事模型进行计算以得多个计算结果；
优化步骤：根据计算结果对用户的简历信息进行优化。
进一步地，当招聘单位的数量为多个时，所述调取步骤为：根据各招聘单位信息调取各招聘单位对应的智能人事模型；
所述计算步骤为：将得到的图谱特征输入智能人事模型进行计算以得多个计算结果。
进一步地，所述优化步骤具体为：根据多个计算结果一一对用户简历信息进行优化，以形成多份优化简历。
进一步地，所述优化步骤具体为：根据多个计算结果得到多个招聘单位共同的特征要求以实现对用户的简历信息的优化。
进一步地，所述智能人事模型通过如下步骤构建得到：
第二接收步骤：接收一招聘单位反馈的操作信息以及对应人员的简历信息，且所述操作信息与对应人员的简历信息匹配；
第二信息抽取步骤：采用自然语言技术对所有的简历信息进行处理，并抽取简历中的各实体特征；
关联步骤：将抽取到的简历中的各实体特征与对应人员进行关联以得知识图谱；
模型训练步骤：通过神经网络对知识图谱进行训练以得到智能人事模型。
进一步地，所述第二接收步骤具体包括如下步骤：
接收经过招聘单位内部考核的所有的员工简历信息；
接收招聘单位反馈的对对应员工的考核评价内容；
接受特定岗位的招聘单位内部考核的所有的员工简历信息。
进一步地，在第二信息抽取步骤中，通过Bi-LSTM神经网络进行数据信息进行训练以得到对应的实体特征模型，通过该实体特征模型对简历信息进行数据抽取以得简历中的各实体特征。
进一步地，所述招聘单位反馈的操作信息包括收藏、录取、反馈结果、沟通时长、邀约、考核评价中的一种或者多种。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现：
一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明目的之一中任意一项所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明目的之一中任意一项所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明的基于智能人事模型的简历优化方法通过获取用户的简历信息以及调取招聘单位的智能人事模型，进而为求职者提供更为精准的招聘单位面试的所需求以及重视的特征，使得求职者简历更贴合招聘单位需求，大大提升了求职者与招聘单位之间的信息匹配度。
附图说明
图1为实施例一的基于智能人事模型的简历优化方法的流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种基于智能人事模型的简历优化方法，包括如下步骤：
S1：接收用户发送的简历信息以及招聘单位信息；首先需要对基础信息进行获取，也即是需要获取应聘者的信息以及目标招聘单位信息，因为在准备面试时，往往需要准备的并非是一家招聘单位，而是多家招聘单位或者一家招聘单位中的多个岗位，因为面试不同的岗位或者面试不同的招聘单位都有不同的要求，所以需要针对不同的情况设计自己的简历。
S2；根据招聘单位信息调取招聘单位对应的智能人事模型；由于招聘单位自己拥有适用于自身招聘单位的智能人事模型以便于自己进行数据的筛选，因此当针对于应聘者时，其可以调用不同的智能人事模型来完成不同的匹配。
在本实施例中，所述智能人事模型通过如下步骤构建得到：
S21：接收一招聘单位反馈的操作信息以及对应人员的简历信息，且所述操作信息与对应人员的简历信息匹配；所述招聘单位反馈的操作信息包括收藏、录取、反馈结果、沟通时长、邀约、考核评价中的一种或者多种。本步骤为所有以下所有实施步骤的基础，通过本步骤可以实现对数据的收集，在进行数据收集时，更为优选地，是选取同一个招聘单位或者同一个招聘单位中同一个岗位来进行数据选取，当采用这样的数据源时，其可以训练出一套稳定的识别模型来进行后续的识别匹配。比如，在选取时，均选取同一个招聘单位中的后端支持工程师这个岗位，这样能够更为准确的分析出招聘这样的后端支持工程师所需要的对应的要求，以及可以更为客观的对数据进行评判。
具体的，步骤S21具体包括如下步骤：
接收经过招聘单位内部考核的所有的员工简历信息；获取同岗位所有已评价过(通过或不通过都行)简历、评价、评分、如有技能考核等背景信息也一并拿。
更为优选地，在本步骤中，接收经过招聘单位内部考核的所有的员工的简历信息，因为在训练阶段，需要对尽可能多的数据进行训练，并且需要所有HR看过的简历以及对应的评价、评分，然后对其中的简历构建训练的正负样本，正样本也即是排名靠前的样本信息，当获取排名处于第一至第五的员工的简历信息时，判定其属于更适合该岗位的人员，那么需要对其所拥有的特质进行数据提取，比如判断这五个员工共同拥有的技能、学历、经验以及年龄等各方面的数据，综合得到多方面数据然后形成多条对应的特征要求；负样本也即是排名相对靠后的，当获取到排名处于后五名的员工时，则判断其并不是特别合适该岗位，此时可以从中提取出其共同的特征，并且判断该共同特征在前五名的员工中并不存在。在实际训练过程中样本容量不止五个，在本实施例中仅仅是列举说明。通过构造训练正负样本使得模型能够接收到足够多的数据，然后为模型识别准确性提供数据基础。本步骤主要是为了对基础数据源进行筛选，进行筛选的目的是为了便于后续提供更为精准的模型。在本步骤中提及的各种数据获取方式均是一种具体实施方式，程序设计者可以根据实际需求来进行适应性调整。
接收招聘单位反馈的对对应员工的考核评价内容；本步骤也是数据获取特别关键的一步，如果仅仅只有员工的信息，那么提取出来的信息难免会与用人单位的实际需求产生一定的偏差，因为需要引入招聘单位对员工的考核评价内容，并提取招聘单位传输的考核评价报告，这样也从招聘单位端实现对人才的确认；使得能够实现全方位的人才评价。
更为优选地，步骤S21还包括：接收员工当前的收入情况以及工资计算方式；由于目前很多时候，招聘单位可能仅仅是针对于应试者的各方面硬件条件进行筛选，没有从员工实际收入方面着手进行设计，更多时候是直接通过相关人员直接拟定的价格来实现对员工的招聘而不是有真是的数据依据的。根据这种情况，在本实施例中设计需要获取对应员工的收入情况以及工资计算方式，这样能够增加工资这一维度为招聘单位HR招聘提供更具参考性的专业意见，而不至于使得人才由于刚开始价格定位不合理而致使没有吸引到相关人才。
在上述数据获取过程中，不仅仅有针对于简历信息以及评价信息获取的内容，还可以获取对应公司的招聘信息，然后将这些数据一起送入模型中进行融合训练，让模型能够了解到哪种简历、哪种关系以及哪种能力更适合哪种岗位，进而找到其之间的关联。
S22：采用自然语言技术对所有的简历信息进行处理，并抽取简历中的各实体特征；在本步骤中，主要是获取对应人员的各方面的实体特征，比如在张三简历中，有写明“熟练掌握JavaScript、Ajax、css、HTML”“熟悉MVC开发模式”“有移动开发经验”等等，这时候需要通过自然语言技术比如Bi-LSTM神经网络对简历中的这些数据信息进行提取。
S23：将抽取到的简历中的各实体特征与对应人员进行关联以得知识图谱；除了需要抽取对应的实体技能特征或者经历特征之外，还需要抽取对应的关系特征，并将关系写入对应的图数据库中，在本实施例中，步骤S2和步骤S3主要是通过对简历数据中各方面的实体特征以及关系特征进行提取，进而实现了对对应招聘人员的全方位的了解，然后将这些抽取到的数据送入到图数据库中进行展示，通过图数据库来进行数据汇聚。在本实施例中，所述图数据库采用的Neo4j，Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。其可以通过Neo4j展示所有抽取到的特征。
S24：通过神经网络对知识图谱进行训练以得到智能人事模型。当对所有的数据收集完成之后，则需要通过强化学习来对抽取到的各种特征进行学习进而找寻出其之间存在的规律，找出适合我们招聘单位的员工都存在有那些特质，然后将这些特质进行整理；除了优秀特质之外，还需要设置某些招聘单位所不喜欢的特质然后进一步筛选出更为合适的员工。在进行岗位训练时，可以针对同一公司的不同岗位，也可以针对不同公司的同一岗位来进行模型训练。上述步骤为具体饿模型构建步骤，智能人事模型主要通过上述步骤来构建。
采用神经网络对获取到的图数据进行深入挖掘，其能够挖掘出更多有益信息，比如当某个人员具备多方面的能力时，比如其热爱多项运动且每周会有一定次数的运动数量、且掌握多种编程语言的话，则从一侧面可以了解到其能够适应长时间负荷工作，因为运动对应的身体状态，掌握多种编程语言对应的学习能力状态，由于其掌握多种编程语言，说明其能花时间来进行语言学习以及编程操作，这样可以给招聘单位方提供这样一个信息即是：能长时间高负荷工作。为招聘单位方提供更多更深入的信息来了解应聘者的信息。
在本实施例中，所述智能人事模型主要有如下两个阶段：
第一阶段是训练阶段，训练阶段也包括有信息抽取阶段和模型训练阶段；在信息抽取阶段：将训练好的信息抽取模型对所有的简历信息以及招聘信息进行信息抽取，然后对抽取到的信息进行图谱的制作，这里的图谱制作完成之后为了的让强化学习模型对其所包含的内容进行学习，以便了解到何种能力是招聘单位所需求的。
模型训练阶段，其采用的是强化学习模型，主要的目的是为了让智能人事模型学习到何种简历、何种关系以及哪些重点是被对应岗位所看重的；在进行学习训练时，需要对完成信息抽取的知识图谱进行训练学习；然后通过强化学习模型不断挖掘满足招聘单位需求的特质以形成智能人事模型。
第二阶段是应用阶段，通过训练出的岗位公用人事模型，然后对其进行运用，因为模型里面只是程序和数字，可以复制和针对公司需求再训练修改，所以可以部署在不同公司不同岗位。并且在模型实际运行过程中，也可以继续调整人事模型，通过招聘单位不断反馈的结果，将其作为新的样本继续输入智能人事模型中，进而打造出招聘单位专属人事模型。
S3：通过实体命名模型和关系抽取模型对简历、招聘数据进行信息抽取，以生成对应用户的图谱特征；在本步骤中主要是为了进行信息抽取，当获取到了所有的建立数据之后，则是对所有人的简历数据进行抽取，并生成对应的图谱特征集合并与后续进行特征比对。
S4：将得到的图谱特征输入智能人事模型进行计算以得计算结果；
S5：根据计算结果对用户的简历信息进行优化。步骤S4和步骤S5主要是对用户进行一个具体的诊断检测；这两步主要是通过智能人事模型对用户进行一个提前检验，相对于检测从其简历中提取的各特征是否符合对应公司的要求，比如面试的A公司，其智能人事模型中要求必须是熟练掌握JAVA，但是对于英语并非常硬性的要求，这时候，当计算完成时，可以看出在A公司在某方面的侧重，这样使得用户知晓自己应当对JAVA相关内容进行进一步完善，使得简历更加符合招聘单位的要求，在本实施例中所提及的优化并非是为了对招聘单位进行欺瞒，主要是为了让应聘者更加了解招聘单位招聘需求；因为作为个人其拥有的才能使多方面的，但是招聘单位需求的才能会更加集中，且不同的招聘单位有不同的需求，通过本实施例的方案的实施时为了使得招聘单位与个人之间的匹配度更高，满足双方的要求。
更为优选地，当存在需要面试的招聘单位是多个时，此时用户可以将得到的图谱特征、人才简历信息以及招聘信息输入智能人事模型进行计算以得多个计算结果；由于有多个计算结果用户可以更具多种计算结果做不同的处理，其可以针对多种计算结果生成不同的优化简历，这样使得自己的所拥有的特质与对应招聘单位更加具备针对性，匹配度更高。在进行实施时，如果是针对于多个招聘单位，优选的采用不同的优化简历进行投递，这样效果更高，因为更具针对性。
或者除了上述实施方式外，根据多个计算结果得到多个招聘单位共同的特征要求以实现对用户的简历信息的优化。通过这种方式得到一种符合大多数招聘单位的一个统一的简历，使得应聘者对外的统一性更高。在进行实施时，如果需要面试的是同一个招聘单位的多个不同岗位，那么应聘者可以采用这样的方式来进行简历的优化，而不是采用多份简历，这样使得招聘单位对应聘者具有统一的认识，更加便于应聘者进行应聘。
在本实施例中，更为优选的，还包括如下步骤：将优化后的简历数据输入智能人事模型进行再匹配来检测应聘者与招聘单位的匹配度。
更为优选地，本实施例在进行实施时，不单单可以用来进行招聘单位应聘，还可以进行招聘单位匹配；本实施例中提及的招聘单位匹配指的是自身与招聘单位之间的匹配度。比如当大三时，我们已经有心仪的A公司，由于A公司体量较大，薪资优渥；那么当面试时，需要的能力要求则也越高，这样当还没有进入到面试时，我们可以提前进行简历匹配来实现对自身能力的检测，如果A公司在某项能力上有特别的要求，比如要求不但会JAVA语言，且需要有实操经验；当我们提前知晓较为细致的要求时，则可以提前对自身能力进行加强以完善自己的简历。
本实施例的基于智能人事模型的简历优化方法通过获取用户的简历信息以及调取招聘单位的智能人事模型，进而为求职者提供更为精准的招聘单位面试的所需求以及重视的特征，使得求职者简历更贴合招聘单位需求，大大提升了求职者与招聘单位之间的信息匹配度。并且匹配不单单是从简历上进行优化匹配，更是可以从实际能力上进行匹配，不仅便于应聘者进行使用，也更便于招聘单位招聘合适自身的员工，进而形成良性的循环。
实施例二
实施例二公开了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器以及程序，其中处理器和存储器均可采用一个或多个，程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，处理器执行该程序时，实现实施例一的一种基于智能人事模型的简历优化方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。
实施例三
实施例三公开了一种计算机可读存储介质，该存储介质用于存储程序，并且该程序被处理器执行时，实现实施例一的一种基于智能人事模型的简历优化方法。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述基于内容更新通知装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一接收步骤：接收用户发送的简历信息以及招聘单位信息；
调取步骤；根据招聘单位信息调取招聘单位对应的智能人事模型；
第一信息抽取步骤：通过实体命名模型和关系抽取模型对简历、招聘数据进行信息抽取，以生成对应用户的图谱特征；
计算步骤：将得到的图谱特征输入智能人事模型进行计算处理以得计算结果；
优化步骤：根据计算结果对用户的简历信息进行优化。
2.如权利要求1所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，当招聘单位的数量为多个时，所述调取步骤为：根据各招聘单位信息调取各招聘单位对应的智能人事模型；
所述计算步骤为：将得到的图谱特征、人才简历信息以及招聘信息输入智能人事模型进行计算以得多个计算结果。
3.如权利要求2所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，所述优化步骤具体为：根据多个计算结果一一对用户简历信息进行优化，以形成多份优化简历。
4.如权利要求2所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，所述优化步骤具体为：根据多个计算结果得到多个招聘单位共同的特征要求以实现对用户的简历信息的优化。
5.如权利要求1所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，所述智能人事模型通过如下步骤构建得到：
第二接收步骤：接收一招聘单位反馈的操作信息以及对应人员的简历信息，且所述操作信息与对应人员的简历信息匹配；
第二信息抽取步骤：采用自然语言技术对所有的简历信息进行处理，并抽取简历中的各实体特征；
关联步骤：将抽取到的简历中的各实体特征与对应人员进行关联以得知识图谱；
模型训练步骤：通过神经网络对知识图谱、人员简历以及招聘信息进行训练以得到智能人事模型。
6.如权利要求5所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，所述第二接收步骤具体包括如下步骤：
接收经过招聘单位内部考核的所有的员工简历信息；
接收招聘单位反馈的对对应员工的考核评价内容；
接受特定岗位的招聘单位内部考核的所有的员工简历信息。
7.如权利要求5所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，在第二信息抽取步骤中，通过Bi-LSTM神经网络进行数据信息进行训练以得到对应的实体特征模型，通过该实体特征模型对简历信息进行数据抽取以得简历中的各实体特征。
8.如权利要求5所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法，其特征在于，所述招聘单位反馈的操作信息包括收藏、录取、反馈结果、沟通时长、邀约、考核评价中的一种或者多种。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8中任意一项所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的一种基于智能人事模型的简历优化方法。
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