CN111767390B 技能词评估方法及装置、电子设备、计算机可读介质 （北京百度网讯科技有限公司）

练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一2从待评估的简历文档中确定出待评估的第一技能词列表，所述第一针对所述第一技能词列表中的每个技能词，利用预先训练好的其中，该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息所述技能词评估模型通过以下方式训练得到：针对用于模型训练的每个训练技能词，2.根据权利要求1所述的技能词评估方法，其中所述从待评估的简历文档中确定出待从所述简历文档中确定出第二技能词列表，所述第二技能词列表包括所述根据所述第二技能词列表中的所有技能词和对应的技术领域，生成所述第一3.根据权利要求2所述的技能词评估方法，其中所述从所述简历文档中确定出第二技从所述简历文本数据中提取出所述简历文本数据中出现的所有4.根据权利要求3所述的技能词评估方法，其中所述从所述简历文本数据中提取出所5.根据权利要求2所述的技能词评估方法，其中所述确定所述第二技能词列表中每个6.根据权利要求1所述的技能词评估方法，其中所述技能词评估模型通过以下步骤训针对每个训练技能词，将除该训练技能词以外的每个训练技能3并利用预设的随机梯度算法对所述词嵌入模型的模型参数8.根据权利要求6所述的技能词评估方法，其中所述词嵌入模型包括连续词袋神经网所述利用预先训练好的技能词评估模型和该技能词在所述第一技能词列表中的上下生成所述第一技能词列表中除该技能词以外的每个技技能词获取模块，用于从待评估的简历文档中确定出待评估的第技能词评估模块，用于针对所述第一技能词列表中的每个技能词其中，该技能词在所述第一技能词列表中的上下文信息所述技能词评估模型通过以下方式训练得到：针对用于模型训练的每个训练技能词，11.根据权利要求10所述的技能词评估装置，其中所述技能词获取模块包括技能词抽所述技能词抽取子模块用于从所述简历文档中确定出第二技能词列表所述技能领域确定子模块用于确定所述第二技能词列表中每个技能词所属的技术领所述技能词列表生成子模块用于根据所述第二技能词列表中的所有技能词和对应的4处理结果中筛选出所述简历文本数据中出现的所有技能14.根据权利要求11所述的技能词评估装置，其中所述技能领域确定子模块具体用于所述模型训练模块用于：获取训练数据集，训练数据集包括从简历词以外的每个训练技能词对应的词向量作为输入，利用预设的词嵌入模型进行模型训练，16.根据权利要求15所述的技能词评估装置，其中所述词嵌入模型包括连续词袋神经存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被5[0001]本公开实施例涉及机器学习技术领域，特别涉及简历的技能词评估方法及装置、[0009]技能词获取模块，用于从待评估的简历文档中确定出待67过扫描方式将纸质版的简历文档转换成电子版的简历文档后发送给技[0044]在步骤1112中，在通过领域技能词库对简历文本数据中8[0053]利用预先训练的技能词评估模型，对第一技能词列表中[0054]图4为本公开实施例中一种技能词评估模型的训练方法的流程图，在一些实施例9[0069]步骤24、利用预设的随机梯度算法对所述词嵌入模型的词列表包括简历文档中出现的所有技能词；技能领域确定子模块312用于确定第二技能词列表中每个技能词所属的技术领域；技能词列表生成子模块313用于根据第二技能词列表或多个I/O接口503，连接在处理器501与存储器502之间，配置为实现处理器501与存储器算机程序在被处理器执行时实现上述技能词评可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于