-
公开(公告)号：CN114416990B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202210051806.8
申请日：2022-01-17
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30
摘要： 本公开提供了一种对象关系网络的构建方法、装置和电子设备，涉及深度神经网络、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：通过提取多个对象各自对应的文本内容中的关键词，得到各对象对应的关键词；并根据对象对应的关键词，确定多个对象之间的相似度；再根据多个对象之间的相似度，构建多个对象之间的对象关系网络。鉴于通过多个对象之间的相似度，构建的对象关系网络可以准确地描述对象之间的关系紧密程度，因此，通过构建的对象关系网络可以有效地多个对象进行管理。
-
公开(公告)号：CN112925913B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110262413.7
申请日：2021-03-09
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35
摘要： 本公开公开了用于匹配数据的方法、装置、设备和计算机可读存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及智能搜索和深度学习领域。具体实现方案为：获取简历的第一实例和岗位简档的第二实例；确定针对元路径的第一实例的简历特征数据和第二实例的简档特征数据，元路径为从简历到达岗位简档的知识图谱路径；以及将分类模型应用于第一实例的简历特征数据和第二实例的简档特征数据，以确定第一实例和第二实例之间的匹配结果。通过该方法，减少简历和岗位简档的匹配时间，提高了匹配简历和岗位简档的准确度，改进了用户体验。
-
公开(公告)号：CN111767390A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010598970.1
申请日：2020-06-28
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/10
摘要： 本公开提供了一种简历的技能词评估方法，涉及机器学习技术领域，该方法包括：从待评估的简历文档中确定出待评估的第一技能词列表，所述第一技能词列表中包括多个技能词；针对所述第一技能词列表中的每个技能词，利用预先训练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息，预测出该技能词出现的概率值，该概率值用于表征该技能词的重要程度。本公开还提供了技能词评估装置、电子设备及计算机可读介质。
-
公开(公告)号：CN112528655B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202011505008.5
申请日：2020-12-18
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了关键词生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域中的自然语言处理领域。具体实现方案为：将目标文本输入文本处理模型，获取目标文本对应的单词序列，并生成单词序列对应的语义表征序列；分别对语义表征序列中的每个语义表征向量进行预测，得到预测结果；若预测结果指示语义表征向量对应的单词能够触发生成关键词，则根据语义表征向量、预测结果输出关键词。该方法提高了生成关键词的准确率。
-
公开(公告)号：CN114491030A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210061251.5
申请日：2022-01-19
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/216
摘要： 本公开提供了一种技能标签的抽取、候选短语分类模型的训练方法及装置，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能及深度学习技术领域。具体实现方案为：对待抽取语句进行分词处理，获得多个分词，并确定每个分词的多维特征向量；从待抽取语句中抽取候选短语；根据每个分词的多维特征向量，确定候选短语中各分词的多维特征向量；根据候选短语中各分词的多维特征向量，生成候选短语的语义表示向量；基于候选短语的语义表示向量，从待抽取语句中抽取技能标签。本方案可以有效地提高技能标签抽取的准确率，也可以为企业实现智能化人才管理提供必要条件。
-
公开(公告)号：CN114416990A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210051806.8
申请日：2022-01-17
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30
摘要： 本公开提供了一种对象关系网络的构建方法、装置和电子设备，涉及深度神经网络、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：通过提取多个对象各自对应的文本内容中的关键词，得到各对象对应的关键词；并根据对象对应的关键词，确定多个对象之间的相似度；再根据多个对象之间的相似度，构建多个对象之间的对象关系网络。鉴于通过多个对象之间的相似度，构建的对象关系网络可以准确地描述对象之间的关系紧密程度，因此，通过构建的对象关系网络可以有效地多个对象进行管理。
-
公开(公告)号：CN112528655A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011505008.5
申请日：2020-12-18
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了关键词生成方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域中的自然语言处理领域。具体实现方案为：将目标文本输入文本处理模型，获取目标文本对应的单词序列，并生成单词序列对应的语义表征序列；分别对语义表征序列中的每个语义表征向量进行预测，得到预测结果；若预测结果指示语义表征向量对应的单词能够触发生成关键词，则根据语义表征向量、预测结果输出关键词。该方法提高了生成关键词的准确率。
-
公开(公告)号：CN115330142A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210878392.6
申请日：2022-07-25
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种联合能力模型的训练方法、能力需求匹配方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：采用多种能力预测模型对样本数据进行处理，得到多种能力信息；采用需求匹配模型对该多种能力信息和需求信息进行处理，得到需求匹配结果，该需求信息包括目标场景需要满足的能力信息；基于需求匹配结果对该需求匹配模型和该多种能力预测模型进行训练，以更新该需求匹配模型和该多种能力预测模型的参数。本公开利用多种样本数据对需求匹配模型和多种能力预测模型进行训练，训练后得到的联合能力模型能够满足更全面、更多维度的能力预测和需求匹配，适用于更丰富的应用场景。
-
公开(公告)号：CN114461923B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210062376.X
申请日：2022-01-19
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06N3/045
摘要： 本公开提供了一种社群发现方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域。具体实现方案为：获取待处理的图数据，其中，所述图数据中包括多个节点以及节点之间的连接边；根据所述图数据，从多个所述节点中确定查询节点，并对所述查询节点进行社群搜索，以确定所述查询节点所属的目标社群，其中，所述目标社群中包括所述查询节点，及多个所述节点中除所述查询节点外的至少一个其它节点；重复执行确定所述查询节点及对所述查询节点进行社群搜索的过程，直至各所述节点均已确定所属社群。由此，解决了重叠的社群发现问题。
-
公开(公告)号：CN115545674A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211378386.0
申请日：2022-11-04
申请人： 北京百度网讯科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种人岗匹配检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：对目标描述信息进行内容分析，得到指定人员类型对应的能力表征信息；输出目标测试习题；获取所述指定人员类型的人员针对所述目标测试习题的作答结果；根据所述作答结果，更新所述指定人员类型对应的能力表征信息，得到目标能力表征信息；根据所述目标能力表征信息和需求表征信息，确定所述指定人员类型对于指定岗位的匹配结果。可见，通过本方案，可以实现提高人岗匹配的检测效率的目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
19 条记录 (耗时 0.033 秒)
