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申请/专利权人：一站发展(北京)云计算科技有限公司
摘要：一种基于词语分类的人力资源简历筛选方法，其特征在于：所述方法的具体步骤为：S101用人部门需求，将需求内容收集并保存；S102提取需求关键词，对收集的需求内容提取关键词，提取关键词的方法为TF‑IDF算法；S103简历数据库中检索，以简历数据库中的关键词字段为入口，通过需求关键词进行检索，找出与关键词所在的简历；S104筛选检索结果，将步骤S103检索的结果进行保存，按关键词匹配数量的多少排序依据。其有益效果为：简历结构化数据可以实现数据存储的便利性，使得数据存储更加有序，便于数据库管理和信息检索。
主权项：1.一种基于词语分类的人力资源简历筛选方法，其特征在于：所述方法的具体步骤为：S101用人部门需求，将需求内容收集并保存；S102提取需求关键词，对收集的需求内容提取关键词，提取关键词的方法为TF-IDF算法；S103简历数据库中检索，以简历数据库中的关键词字段为入口，通过需求关键词进行检索，找出与关键词所在的简历；S104筛选检索结果，将步骤S103检索的结果进行保存，按关键词匹配数量的多少排序依据；所述步骤S103中简历数据库包含简历名称、简历内容、关键词、简历结构化数据四个字段，所述简历结构化数据和关键词的生成过程如下：S201获取简历数据，收集网上或应聘人员的简历；S202结构化简历，将简历按内容进行划块，划块分成的字段包含基本信息、专业技能、工作经历、培训经历和其他内容，所述划块后的简历内容按json格式保存成结构化的简历数据；S203映射模型提取关键词，将步骤S202结构化的数据输入到映射模型，获得简历的关键词；S204保存简历数据库，将步骤S202和S203中产生的数据进行保存在数据库中；所述的简历按内容划块的方法为采用正则表达式来提取相应的字段和相应语料，所述的正则表达式作为函数的变量按内容划块分类保存在数据表中。
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