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摘要：本发明涉及一种基于深度学习的简历分析和应聘流程的生成方法及系统。包括：采用PyTorch深度学习框架对BERT模型进行微调，形成微调BERT模型，基于所述微调BERT模型提取目标岗位的多个应聘者对应的简历中的关键信息；根据所述应聘者的所述简历中的所述关键信息与招聘需求方所需的各项维度，确定所述应聘者与目标岗位的匹配度；采用GPT模型为匹配度高于预设匹配度的候选简历生成面试笔试建议文本；结合所述招聘需求方对各项维度的打分和各项维度的权重，得到所述候选简历对应的候选招聘者的综合评分；在所述候选招聘者中选择最终的理想招聘者。提高了招聘效率和选拔质量。本发明的系统让招聘的评估更加系统化和量化。
主权项：1.一种基于深度学习的简历分析和应聘流程的生成方法，其特征在于，包括：采用PyTorch深度学习框架对BERT模型进行微调，形成微调BERT模型，基于所述微调BERT模型提取目标岗位的多个应聘者对应的简历中的关键信息；基于每个所述应聘者，根据所述应聘者的所述简历中的所述关键信息与招聘需求方所需的各项维度，确定所述应聘者与目标岗位的匹配度；采用GPT模型为匹配度高于预设匹配度的候选简历生成面试笔试建议文本；根据获取到的所述面试笔试建议文本对应的面试或笔试结果，结合所述招聘需求方对各项维度的打分和各项维度的权重，得到所述候选简历对应的候选招聘者的综合评分；基于所述候选招聘者的综合评分，在所述候选招聘者中选择最终的理想招聘者。
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百度查询： 北京国电通网络技术有限公司 国网信息通信产业集团有限公司 基于深度学习的简历分析和应聘流程的生成方法及系统
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