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公开(公告)号：CN106649885A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710023703.X
申请日：2017-01-13
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/2465 , G06F16/2462
摘要： 本发明涉及一种专业类与专业名的匹配方法及系统，利用相关的专业类和标准专业职位名在职位名中具有相似或者相同的分布，分别构建二者关于职位名的向量，最后计算向量间的匹配度，确定二者之间的匹配关系。本发明的实施能够将招聘方招聘职位描述（JD）及求职者的简历（CV）中的两者间的专业信息匹配度量化为数字，辅助用户和职位的匹配，从而解决了职位的专业不匹配问题，降低了人才流失率及人才的误用率。
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公开(公告)号：CN106776575A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611239045.X
申请日：2016-12-29
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种实时语义的工作机会搜索系统及方法，通过动态实时的采集、聚合各个招聘门户的招聘信息，将其进行实时分析处理，并且建立索引；对于检索查询请求，会进行语义分析，与所有工作机会根据语义计算一个匹配度，然后按照匹配度排序，并返回最匹配用户需求的工作机会，大大减少了筛选成本，提高了用户找工作的效率。
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公开(公告)号：CN106650664A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611194572.3
申请日：2016-12-22
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
CPC分类号： G06K9/00442 , G06K9/344 , G06K9/40 , G06K2209/011
摘要： 本发明涉及一种高招大本数据采集系统及方法，通过电子设备，将纸质书籍描为电子文档，然后对电子文档进行图像预处理、字符识别，最后对所述字符识别后的结果进行修正，生成非规则化的数据文档，然后对所述非规则化的数据文档进行数据提取处理操作，实现了将书籍数据快速电子化，提高了效率，降低了成本，且避免了人为的错误。
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公开(公告)号：CN106802925A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201611185338.4
申请日：2016-12-20
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种律师智能匹配推荐方法和服务器，所述方法包括：接收用户端输入的案情信息，对所述案情信息进行分析，获取相对应的一个或多个案件分类信息，发送至所述用户端；接收用户端选择的案件分类，获取对应案件的争议点信息，并发送至用户端；接收用户端输入的筛选条件信息和争议点信息，并基于分类信息、争议点信息、筛选条件信息进行分析和检索，将匹配的检索结果展示页面发送至用户端进行显示。本发明通过自动分析裁判文书提取各个案件的特征生成律师报告，解决了推荐不客观的问题；同时通过案情匹配查找与法律服务需求者所发生的案情类似的案件的裁判文书，给需求者推荐最有相关经验的律师，从而解决了个性化不强的问题。
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公开(公告)号：CN106790535A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611194565.3
申请日：2016-12-22
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
CPC分类号： H04L67/1095 , G06F16/2365
摘要： 本发明提供一种高考志愿表同步方法和服务器，通过定义模板配置来实现各省份志愿表格式不一致的问题，实现了灵活性；通过整个志愿表统一打包的方式使得程序实现的简单、通用性强；通过有效的时间差控制和客户端实现逻辑来达到多终端实时同步。和现有技术相比，能够满足用户多平台多终端同步的需求，也比常规的单字段法提供了一种程序现实简单、灵活性好、通用性强的高考志愿表多平台多终端的云同步方案。
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公开(公告)号：CN106777336A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710024098.8
申请日：2017-01-13
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
CPC分类号： G06F17/3069 , G06K9/6256
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的公司名成分抽取方法及系统，其方法包括：采集公司名并人工标注其各个成分；将所述公司名的文本信息以及标注信息转化为向量的形式作为长短期记忆（LSTM）模型的输入；根据所述标注的向量训练所述LSTM模型，将公司名向量输入训练后的LSTM模型，输出标注结果；将所述LSTM模型输出的所述标注结果转化为公司名的各个成分并输出。本发明的实施不需要人工构建规则以及依赖外部数据，能大大的提高公司名成分提取的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN105868408A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610251966.1
申请日：2016-04-21
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/951
摘要： 本发明涉及基于机器学习的招聘信息解析系统及其方法，解析系统包括数据采集模型和机器学习模型；所述数据采集模型爬取互联网招聘网站的不规则的招聘网页信息进行解析并生成训练数据；机器学习模型包括单信息源模型以及处理各类信息源的综合模型，单信息源模型是由训练数据中的单信息源模块分类数据训练所得，综合模型是由训练数据中的综合信息详细分类数据训练所得，互联网招聘网站、数据采集模型与机器学习模型连接，所采用的机器学习模型为条件随机场模型。招聘网页信息经过分析后得到训练数据后详细分类，采用机器学习模型中的条件随机场模型来对招聘信息中的具体语句块与短语进行分类标注，处理正则表达式不能匹配的数据，有效处理复杂或者新型职位的招聘信息解析与分析问题。
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公开(公告)号：CN106780223A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710023936.X
申请日：2017-01-13
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q50/20
CPC分类号： G06Q50/2053
摘要： 本发明涉及一种智能推荐高考志愿的系统及方法，其方法包括：用户输入考生总成绩，自动采集历年来全国所有考生的录取数据，通过录取概率算法得出候选学校名单集合；根据用户选择的职业方向，得出推荐专业名单；根据用户选择的学校优先或者专业优先来填充志愿表；如果用户选择学校优先，则推荐较高分的学校，尽量满足专业需求；如果选择专业优先，则在确保能被推荐专业录取的前提下，推荐录取概率高的学校。实施本发明能够帮助考生顺利完成志愿填报的过程，有效避免了志愿填报的失误，特别是针对部分时间较为紧迫的考生，本发明能够在短时间内推荐适合的志愿供考生参考，提高了报考的成功率。
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公开(公告)号：CN106777296A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611252522.6
申请日：2016-12-30
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/9535
摘要： 本发明涉及一种基于语义匹配的人才搜索推荐方法和系统，克服了语言表述的多样性导致的检索门槛高，耗时长的问题，通过语义分析系统对招聘职位要求中的各种表达进行了高维向量化表示，不再通过语言表达的字面匹配来检索，而是转化为数学向量来检索。经过向量化后的表达之间的相似度可以通过高维空间中的距离来表示，这样用户只需要输入多样表达中的一种，系统即可识别相近的表达并建立联系，解决了模糊和多样的语义的识别问题，缩短了人才搜索的时间，提高了使用者的搜索效率。
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公开(公告)号：CN106777295A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611252396.4
申请日：2016-12-30
申请人： 深圳爱拼信息科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于语义匹配的职位搜索推荐方法和系统，通过使用语义匹配技术来进行职位搜索，让求职者在提供自己的基本信息后就能迅速获得与经历相符合的个性化职位推荐。不需要冥思苦想自己的职位名有哪些可能性，并重复进行输入和筛选信息；不用担心由于职位名的含糊造成大量不相关的信息的获取和判断；不用面对输入小众职位名找不到结果的情况；也不用耗费大量时间一条条地查看职位描述去确定是否与自己相关，正是为了解决传统职位搜索系统存在的几大问题。
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