【摘 要】
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互联网的普及极大地促进了在线招聘平台的发展,如何利用有效的算法在海量的职位和简历库中自动匹配符合岗位要求的简历,是构建在线招聘系统的难点之一。为解决上述问题,本文融合知识图谱和文本语义相似度算法,提出了一种采用字符搜索寻找符合岗位要求的简历子集和根据文本语义相似度对所得子集进行排序的两阶段方法。实验结果表明,基于BERT和余弦的语义相似度排序方法的平均准确率比基线方法高15.3%,即可显著提高岗位与简历的匹配度。
【机 构】
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湘潭大学数学与计算科学学院,北京工业大学北京-都柏林国际学院
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互联网的普及极大地促进了在线招聘平台的发展,如何利用有效的算法在海量的职位和简历库中自动匹配符合岗位要求的简历,是构建在线招聘系统的难点之一。为解决上述问题,本文融合知识图谱和文本语义相似度算法,提出了一种采用字符搜索寻找符合岗位要求的简历子集和根据文本语义相似度对所得子集进行排序的两阶段方法。实验结果表明,基于BERT和余弦的语义相似度排序方法的平均准确率比基线方法高15.3%,即可显著提高岗位与简历的匹配度。
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