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申请/专利权人：乐麦信息技术(杭州)有限公司
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195562A
主分类号：G06Q10/1053
分类号：G06Q10/1053;G06F40/30;G06F40/284;G06F18/25;G06F18/213;G06N3/0442;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明提供一种基于自然语义分析的入职意愿评估方法及系统，涉及语义识别技术领域，包括基于历史求职者的文本信息和对应入职意愿标签，构建入职意愿评估语料库，提取入职意愿评估语料库的多粒度特征，动态调整多粒度特征的权重，确定多粒度细化特征；基于多粒度细化特征，得到序列化语义特征表示，基于求职者属性信息，提取属性特征表示，基于工作经历、教育经历和项目经验提取局部语义信息，得到字段语义特征表示；通过特征融合算法进行特征融合，形成多粒度特征表示向量；将多粒度特征表示向量输入入职意愿评估模型，通过多层双向门控循环单元网络进行深层特征提取，并引入层注意力机制自适应调整各层特征的权重，进行入职意愿强度概率预测。
主权项：1.基于自然语义分析的入职意愿评估方法，其特征在于，包括：基于历史求职者的文本信息和对应入职意愿标签，构建入职意愿评估语料库，提取所述入职意愿评估语料库的多粒度特征，动态调整所述多粒度特征的权重，确定多粒度细化特征，其中所述文本信息包括求职者属性信息、工作经历、教育经历、项目经验；基于所述多粒度细化特征，提取全局语义信息和长距离依赖关系，结合注意力机制动态聚合关键语义信息，得到序列化语义特征表示，基于所述求职者属性信息，提取属性特征表示，基于所述工作经历、所述教育经历和所述项目经验提取局部语义信息，并构建字段交互关联，得到字段语义特征表示；将所述序列化语义特征表示、所述属性特征表示和所述字段语义特征表示通过特征融合算法进行特征融合，形成多粒度特征表示向量；将所述多粒度特征表示向量输入入职意愿评估模型，通过多层双向门控循环单元网络进行深层特征提取，并引入层注意力机制自适应调整各层特征的权重，进行入职意愿强度概率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 乐麦信息技术(杭州)有限公司 基于自然语义分析的入职意愿评估方法及系统
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