CN111415131A - 一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法 - Google Patents

一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法 Download PDF

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边树森
李航
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Abstract

本发明公开了一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，涉及专门适用于行政、管理目的的数据处理方法技术领域；包括如下步骤：(1)输入简历文件，并提取简历数据；(2)根据数据属性对简历数据进行分类，形成多标签信息；(3)对多标签信息进行评分。本发明通过对简历进行标签化管理，并简历合理的评估打分机制能够帮助企业更有效地招纳人才，具有良好的应用前景。

Description

一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法
技术领域
本发明涉及专门适用于行政、管理目的的数据处理方法技术领域，特别涉及一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法。
背景技术
现如今通讯技术迅速发展，信息量呈爆炸式增长，能够在大数据集快速精准地找到需要的信息成为人们热烈关注的话题。人才简历也是这些海量数据中的一部分，招聘是企业招纳人才的重要手段，其中简历筛选是招聘的第一步。目前部分企业选择从网络招聘平台，通过简历和职位的匹配获取简历，此外，企业自身也会有大量求职者投递的简历形成的人才库，如果单纯依靠招聘人员进行筛选，效率低下，大大增加了招聘成本。但是在现有技术中，网络招聘平台筛选和匹配简历的方法过于粗略，例如按照目标职位、工作地点、专业学历等条件进行筛选，按照这样的方式得到的效果较差，提供的简历不能满足企业的需要，往往最后还是要招聘人员进行人工筛选，造成招聘的效率不高。另一方面，简历的信息较多，目前缺乏对简历进行智能详细分析评分的技术，可能造成遗漏可用人才的简历。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，包括如下步骤：
(1)输入简历文件，并提取简历数据；
(2)根据数据属性对简历数据进行分类，形成多标签信息；
(3)对多标签信息进行评分。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述步骤(3)中的评分包括单项评估和综合评估中的一种或者两种的组合。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述单项评估是利用单项评分模型对每个标签信息进行评分，得到单项评分集合。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述单项评分模型是将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法训练得到。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述单项评估完成后进行多维度评估，所述多维评估是根据岗位要求对每个标签信息进行交叉分析，并进行修正。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述综合评估是利用综合评估模型对多标签信息进行评分，得到一个综合评分。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述综合评估模型是将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法对简历信息中的标签信息进行训练得到；
所述标签信息包括个人学习能力、沟通能力、适应能力、工作经验、项目经历、工作时长、职场性格、薪资要求，其对应的模型包括人才性价比模型、能力分析模型、人才生命周期模型、人才能力模型、人才成本模型。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，步骤(1)包括：使用OCR技术对输入的简历文件进行文本抽取；
所述步骤(2)包括：对提取到的文本，通过命名实体识别方法及关键词匹配，得到预设的标签属性信息。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述步骤(2)之后还包括简历初筛，所述简历初筛用于筛选出疑似造假简历，如果出现有疑似造假的出现，那么对于该份简历的分析终止，并对其标记。
上述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法中，所述简历初筛的同时，根据简历中标签信息对简历进行去重。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明基于上传的待分析简历，针对单个简历进行信息提取，建立多项标签，通过对标签进行评分，能够充分反映人才的实际状况，大大提高企业的招聘效率；传统的简历分析技术要么关注简历的去重筛减，要么关注简历推荐，而本发明注重对简历多方面的智能评估，建立较完善的打分机制，能够帮助企业更有效地招纳人才，具有良好的应用前景。
附图说明
图1是本发明的总体流程图；
图2是信息提取示意图；
图3是数据预处理示意图；
图4是单项评估示意图；
图5是多维度评估示意图；
图6是综合评估示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例：具体步骤如下：
(1)信息提取：对于上传的个人简历，通过OCR技术对文档进行文本抽取，提取其中的具体信息；
(2)数据预处理：对提取到的简历信息，通过命名实体识别方法及关键词匹配，得到基本属性，工作经历，学历背景，沟通能力，适应能力等标签的具体信息，并对信息进行可视化，从而更直观的观察个人能力；参照图2和图3所示。
在此同时，对简历信息进行初步的信息校对，校对的目的是为了筛选出明显造假的简历；比如出现工作时长大于毕业时间1年以上，便直接将此类简历标记为疑似造假，从而完成初筛；
(3)单项评估：首先将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法训练，得到不同标签值的范围划分以及评分规则的单项评分模型，利用模型对待分析简历进行自动评分，得到个人单项评分集合；参照图4所示。
(4)多维度评估：结合企业的岗位要求与人才能力的偏好，对个人各个标签值进行多项交叉关联分析，若出现企业薪资预算与候选人期望薪资不符、企业期望工作时长与候选人工作时长不符等现象，可利用事先机器深度学习算法训练得到的修正规则对第三步获得的个人单项评分集合进行适当修正；
例如对比企业对候选人期望薪资与候选人自己的期望薪资，计算两者差值，当后者高于前者在2000元以上，将其单项得分减2，当差值在2000元以内，将其单项得分加2，当两者正好相等，将其得分加4，当后者低于前者在2000元以上，将其得分加2，经过此类修正规则，可改变部分标签得分数据，进而突出候选人优势项，得到新的个人单项评分集合；参照图5所示。
(5)综合评估：参照图6，将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法对简历信息中个人学习能力、沟通能力、适应能力、工作经验、项目经历、工作时长、职场性格、薪资要求等标签信息进行训练，得到人才性价比模型、能力分析模型、人才生命周期模型、人才能力模型、人才成本模型等作为综合评估的模型。
人才性价比模型侧重候选人工作能力及薪资要求等信息，所以计算综合评分时会提高对应标签的权重；能力分析模型侧重候选人的学习能力、沟通能力、适能力、工作能力等信息；人才生命周期模型关注候选人历史工作时长，利用简历时间计算候选人的跳槽频率并对其进行预测；人才能力模型是基于企业同一岗位的候选人们，针对其工作能力进行对比，将候选人们划分为优秀、良好、及格三个等级；人才成本模型关注候选人的历史薪资及期望薪资数据，降低企业的用工成本。
企业可根据自身要求，选择不同的模型智能地对个人进行综合评估并将所有候选人的综合评分进行排序，例如：对招聘成本更看重的企业可以选择人才成本模型筛选简历，对人员流动频率更在意的企业可以选择人才生命周期模型挑选候选人，最终企业可通过不同的综合评估模型选择合适的人才。
本发明基于上传的待分析简历，针对单个简历进行信息提取，建立多项标签，利用机器深度学习算法训练出能够自动对多个标签值进行评分的模型，构成个人的单项评分集合，然后再综合岗位匹配度及企业偏好，对单项评分集合进行适当修正，最后通过建立人才性价比模型、能力分析模型、人才生命周期模型、人才能力模型、人才成本模型等进行综合评分，既得到个人的单项评分集合，也获得综合评分，能够充分反映人才的实际状况，大大提高企业的招聘效率；传统的简历分析技术要么关注简历的去重筛减，要么关注简历推荐，而本发明注重对简历多方面的智能评估，建立较完善的打分机制，能够帮助企业更有效地招纳人才，具有良好的应用前景。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，但对于本领域的普通技术人员而言，可以在不脱离本发明的原理和精神的情况下对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)输入简历文件，并提取简历数据；
(2)根据数据属性对简历数据进行分类，形成多标签信息；
(3)对多标签信息进行评分。
2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述步骤(3)中的评分包括单项评估和综合评估中的一种或者两种的组合。
3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述单项评估是利用单项评分模型对每个标签信息进行评分，得到单项评分集合。
4.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述单项评分模型是将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法训练得到。
5.根据权利要求3所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述单项评估完成后进行多维度评估，所述多维评估是根据岗位要求对每个标签信息进行交叉分析，并进行修正。
6.根据权利要求2或5所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述综合评估是利用综合评估模型对多标签信息进行评分，得到一个综合评分。
7.根据权利要求6所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述综合评估模型是将原始存储的简历数据作为训练集，利用机器深度学习算法对简历信息中的标签信息进行训练得到；
所述标签信息包括个人学习能力、沟通能力、适应能力、工作经验、项目经历、工作时长、职场性格、薪资要求，其对应的模型包括人才性价比模型、能力分析模型、人才生命周期模型、人才能力模型、人才成本模型。
8.根据权利要求1或7所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：步骤(1)包括：使用OCR技术对输入的简历文件进行文本抽取；
所述步骤(2)包括：对提取到的文本，通过命名实体识别方法及关键词匹配，得到预设的标签属性信息。
9.根据权利要求8所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述步骤(2)之后还包括简历初筛，所述简历初筛用于筛选出疑似造假简历，如果出现有疑似造假的出现，那么对于该份简历的分析终止，并对其标记。
10.根据权利要求9所述的一种基于自然语言处理技术的大数据人才简历分析方法，其特征在于：所述简历初筛的同时，根据简历中标签信息对简历进行去重。
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