申请/专利权人：江苏优丞信息科技有限公司

申请日：2023-11-02

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117390173B

主分类号：G06F16/335

分类号：G06F16/335;G06F16/33;G06F40/284;G06F40/30;G06F40/216

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及简历筛选的技术领域，公开了一种语义相似度匹配的海量简历筛选方法，所述方法包括：对任意简历文本进行分段落处理以及关键词提取；对任意简历文本提取得到的关键词集合进行语义编码；对简历文本的稠密语义向量进行基于全局语义覆盖的检索相似度计算；对简历文本的段落级相似度评分进行全局语义融合，根据融合相似度评分对简历文本进行降序排序，取排序后预设筛选数量的简历文本作为简历筛选结果。本发明采用结合细粒度向量以及粗粒度向量的方式，实现多维注意力增强的关键词提取以及简历文本的语义向量提取，对简历文本的段落级相似度评分进行全局语义融合，得到简历文本的融合相似度评分，实现海量简历场景下的简历筛选。

主权项：1.一种语义相似度匹配的海量简历筛选方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取海量简历文本，对任意简历文本进行分段落处理以及关键词提取，得到简历文本的关键词集合；S2：对任意简历文本提取得到的关键词集合进行语义编码，得到简历文本的稠密语义向量；S3：对简历文本的稠密语义向量进行基于全局语义覆盖的检索相似度计算，得到简历文本的段落级相似度评分；S4：对简历文本的段落级相似度评分进行全局语义融合，得到简历文本的融合相似度评分，并根据融合相似度评分对简历文本进行降序排序，取排序后预设筛选数量的简历文本作为简历筛选结果；对简历文本的段落级相似度评分进行全局语义融合，得到简历文本的融合相似度评分，其中简历文本Xn的融合相似度评分计算流程为：对简历文本Xn的段落级相似度评分进行融合处理，其中语义编码向量所对应相似度的融合公式为： 其中： 表示稠密语义向量fn中语义编码向量与简历关键词指标向量x在向量分布上的相似度； 表示稠密语义向量fn中语义编码向量与简历关键词指标向量x的条件分布相似度，其中稠密语义向量fn与简历关键词指标向量x的检索相似度即为简历文本Xn的段落级相似度评分； 表示与的融合结果；根据相似度融合结果生成简历文本Xn的融合相似度评分： 其中：ScoreXn表示简历文本Xn的融合相似度评分；||·||表示L1范数； 表示融合前un-2个段落的相似度评分的融合结果。

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权利要求：

百度查询： 江苏优丞信息科技有限公司 一种语义相似度匹配的海量简历筛选方法

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