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申请/专利权人：合肥共达职业技术学院
摘要：本发明公开了基于XLNet模型和孪生网络的就业推荐方法及系统，方法包括：选取求职简历的部分字段构建数据集Y；选取招聘要求的部分字段构建数据集X；利用两个XLNet模型分别学习数据集Y和数据集X中的文本特征；将得到的文本特征进行池化操作，生成求职简历和招聘要求的最终文本特征；计算求职简历和招聘要求的最终本文特征的相似性指数；对XLNet模型进行训练，得到训练好的XLNet模型；利用训练好的XLNet模型获取文本特征并对文本特征进行池化操作得到最终文本特征，计算求职简历和招聘要求的最终本文特征的相似性指数，根据相似性指数从高到低对职位排序；本发明的优点在于：推荐结果更为精准。
主权项：1.基于XLNet模型和孪生网络的就业推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、选取求职简历的部分字段，对数据进行预处理构成数据集Y；步骤二、选取招聘要求的部分字段，对数据进行预处理构成数据集X；步骤三、利用两个XLNet模型分别学习数据集Y和数据集X中的文本特征，两个XLNet模型在提取特征向量过程中的参数共享；步骤四、将得到的文本特征进行池化操作，生成求职简历和招聘要求的最终文本特征；步骤五、计算求职简历和招聘要求的最终本文特征的相似性指数；步骤六、构建多粒度对比学习损失函数并根据相似性指数计算结果构建对比损失函数，利用多粒度对比学习损失函数和对比损失函数的和构建总损失函数，构建训练集对XLNet模型进行训练，直到总损失函数的值最小时停止训练，得到训练好的XLNet模型；步骤七、基于实时采集的求职简历和招聘信息，利用训练好的XLNet模型提取求职简历和招聘信息中的文本特征并对文本特征进行池化操作得到最终文本特征，计算求职简历和招聘要求的最终本文特征的相似性指数，根据相似性指数从高到低对职位排序，生成推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥共达职业技术学院 基于XLNet模型和孪生网络的就业推荐方法及系统
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