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申请/专利权人：元年科技(珠海)有限责任公司

摘要：本发明实施例提供一种基于人工智能的人事档案数据分类方法以及系统，属于人工智能技术领域。该方法包括：确定目标公司中目标项目对应的项目文档和目标公司中初始员工对应的初始人事档案；对初始人事档案进行关键技能识别，获得初始员工对应的目标技能和目标技能对应的第一技能等级；对项目文档进行流程拆解获得目标项目对应的项目流程和项目流程中任一子流程所需的关联技能和关联技能对应的第二技能等级；根据目标技能、第一技能等级、关联技能以及第二技能等级进行技能匹配，获得项目流程中任一子流程对应的目标员工和目标员工对应的相关员工；根据项目流程、目标员工和相关员工对初始人事档案进行数据分类，获得初始员工对应的目标分类结果。

主权项：1.一种基于人工智能的人事档案数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标公司中目标项目对应的项目文档和所述目标公司中初始员工对应的初始人事档案；对所述初始人事档案进行关键技能识别，获得所述初始员工对应的目标技能和所述目标技能对应的第一技能等级；对所述项目文档进行流程拆解获得所述目标项目对应的项目流程和所述项目流程中任一子流程所需的关联技能和所述关联技能对应的第二技能等级；根据所述目标技能、所述第一技能等级、所述关联技能以及所述第二技能等级进行技能匹配，获得所述项目流程中任一所述子流程对应的目标员工和所述目标员工对应的相关员工，所述目标员工为满足所述子流程要求的员工，所述相关员工为需要技能提升的员工，所述目标员工用于帮助所述相关员工进行技能提升；根据所述项目流程、所述目标员工和所述相关员工对所述初始人事档案进行数据分类，获得所述初始员工对应的目标分类结果；其中，对所述初始人事档案进行关键技能识别，获得所述初始员工对应的目标技能，包括：根据历史数据获得第一技能关键词，并获得所述第一技能关键词对应的历史技能描述语句；对所述历史技能描述语句进行语句关系分析，获得第一语句关系；获得当前技能描述语句，并对所述当前技能描述语句进行语句分析，获得第二语句关系；计算所述第一语句关系和所述第二语句关系之间的匹配程度，获得语句匹配度；根据所述语句匹配度获得所述当前技能描述语句对应的第二技能关键词；将所述第一技能关键词和所述第二技能关键词进行合并获得第三技能关键词；根据所述第三技能关键词对所述初始人事档案进行关键技能识别，获得所述初始员工对应的所述目标技能；其中，获得所述目标技能对应的第一技能等级，包括：确定等级识别模型，并利用所述等级识别模型对所述初始人事档案中所述目标技能对应的相关技能描述语句进行技能水平预测，获得所述目标技能对应的技能预测结果；根据所述技能预测结果确定所述目标技能对应的第一技能等级；其中，所述确定等级识别模型，包括：获得训练数据，并获得所述训练数据对应的第四技能关键词和所述第四技能关键词对应的初始技能等级；对所述训练数据中所述第四技能关键词的技能等级描述词语进行反义词替换，获得所述第四技能关键词对应的反向技能描述语句；对所述训练数据中所述第四技能关键词的技能等级描述词语进行近义词替换，获得所述第四技能关键词对应的正向技能描述语句；利用所述等级识别模型的语句表征层利用所述正向技能描述语句和所述反向技能描述语句对所述训练数据进行向量表征，获得所述训练数据对应的词语表征向量；根据所述等级识别模型的距离计算层获得所述训练数据对应的初始词语依赖关系，并根据所述词语表征向量计算所述初始词语依赖关系中任意两个词语之间的距离信息；根据所述等级识别模型的信息隐藏层利用所述距离信息对所述初始词语依赖关系中的信息进行遮蔽，获得目标词语依赖关系；根据所述等级识别模型的信息卷积层利用所述目标词语依赖关系和所述词语表征向量进行卷积计算，获得所述训练数据对应的预测技能等级；根据所述等级识别模型的损失计算层计算所述初始技能等级和所述预测技能等级之间的损失值；当所述损失值满足预设条件时，则获得所述等级识别模型；当所述损失值不满足所述预设条件时，则继续利用所述训练数据对所述等级识别模型进行训练，直至获得所述等级识别模型。

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