伴随数据时代的来临,社会的快速发展和科技的迅猛进步给传统招聘带来了巨大的变革,如今的工作招聘更多地体现出规范化、系统化和网络化等一系列特征。网络招聘利用互联网为应聘者和企业提供相关的服务,但是目前的招聘网站都或多或少的存在着不同的缺陷,如无法满足企业的多种招聘需求,海量简历与职位之间的匹配度太低等。本文通过分析传统企业招聘业务流程,利用自然语言处理技术对海量的简历和职位数据进行处理,最大化的发挥了网络先进技术的优势,对传统的企业招聘流程进行了优化,实现了一个基于文本语义相似度的企业招聘系统。本文的主要工作如下:(1)对于网络招聘的发展现状进行了分析,对于文本语义相似度的相关技术以及系统实现的各类工具进行了研究。选择了Tomcat、uWSGI、Doc2vec和Fasttext等先进技术来实现系统的各项功能开发。(2)采用自然语言处理技术对数据集进行预处理,并将Doc2vec算法和Fasttext算法配合使用,训练了一个完整的职位简历的文本语义相似度匹配模型。首先使用Fasttext模型做预选,筛选出相似标签的简历,之后使用Doc2vec模型计算出语义最相似的简历。达到了职位所描述要求与简历描述技能智能化匹配的目的,同时解决了海量数据集文本语义相似度匹配的效率问题。(3)将模型融合进招聘场景,开发实现了一个完整的企业招聘系统。系统由五大模块组成:用户注册登录模块、职位管理模块、人才库管理模块、AI简历服务模块以及应聘者求职模块。系统的核心是AI简历服务模块,该模块嵌入了训练好的职位简历的文本语义相似度匹配模型。本系统是在招聘行业数据日益海量化和人工智能技术快速发展的背景下,结合相关技术对网络招聘进行了效率优化,以改变招聘者低效人工筛查应聘者简历的现状,达到提高企业招聘效率和促进企业长期发展的目的。