申请/专利权人：北京正曦科技有限公司

申请日：2023-04-17

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116432965B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/1053;G06F16/36

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.08.01#实质审查的生效;2023.07.14#公开

摘要：本申请涉及一种基于知识图谱的岗位能力分析方法及树状图生成方法，岗位能力分析方法包括爬取岗位信息和公司信息；对岗位信息和公司信息进行数据清洗，获得招聘信息；将招聘信息按照预设的数据处理规则进行处理，获得实体信息和关系信息；将实体信息和关系信息对应转换为节点和边，构建知识图谱；根据知识图谱识别岗位关键信息，并利用岗位关键信息和知识图谱构建岗位能力模型。基于知识图谱构建岗位能力模型，更加准确地将不同岗位所需关键技能和能力要求进行系统性整理和归纳，为相关人员能力做指导。

主权项：1.一种基于知识图谱的岗位能力分析方法，其特征在于，包括如下步骤：爬取岗位信息和公司信息；对所述岗位信息和所述公司信息进行数据清洗，获得招聘信息；将所述招聘信息按照预设的数据处理规则进行处理，获得实体信息和关系信息；所述将所述招聘信息按照预设的数据处理规则进行处理，获得实体信息和关系信息，包括：根据中文自然语言处理方法预设分词规则，将所述招聘信息中的文字按照所述分词规则进行分词处理，获得分词结果；通过结巴分词，将文本中的汉字、数字、英文字母和标点符号分开处理，并根据词频和词性进行词语的切分；根据词性过滤，通过结巴分词对招聘信息进行分词后，筛选词性，且所述词性包括名词、动词和形容词；根据规则和机器学习方法预设实体识别规则，将所述分词结果按照所述实体识别规则进行实体识别，获得所述实体信息；根据所述分词结果和所述实体信息对所述招聘信息进行关系抽取，获得所述关系信息；所述根据所述分词结果和所述实体信息对所述招聘信息进行关系抽取，获得所述关系信息，包括：根据所述分词结果和所述实体信息提取所述招聘信息中的候选关系；基于词性标注和句法分析，将所述招聘信息提取出所有可能的关系三元组；根据业务规则和领域知识对所述候选关系进行过滤；对过滤后的所述候选关系进行特征提取，并通过机器学习算法训练关系分类器；利用训练好的所述关系分类器对过滤后的所述候选关系进行关系抽取，获得关系信息；将所述实体信息和所述关系信息对应转换为节点和边，构建知识图谱；根据所述知识图谱识别岗位关键信息，并利用所述岗位关键信息和所述知识图谱构建岗位能力模型；所述利用所述岗位关键信息和所述知识图谱构建岗位能力模型，包括：根据所述岗位关键信息和所述知识图谱，按照岗位描述、技能要求和薪资分别构架纵向分级岗位和横向岗位群；通过关联所述纵向分级岗位的关键技能，构建分级岗位能力模型；通过关联所述横向岗位群的关键技能，构建岗位群能力模型；利用所述分级岗位能力模型和所述岗位群能力模型构建岗位能力模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京正曦科技有限公司 基于知识图谱的岗位能力分析方法及树状图生成方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD