[发明专利]一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法及系统

权利要求书

1.一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法，其特征在于，包括：

获取上传的电子简历；

对所述电子简历中的内容进行提取，并基于预设分类主题对提取得到的简历数据中不同数据进行分类，得到至少一个简历子数据，其中，所述至少一个简历子数据中包含某一类别关键字；

将所述至少一个简历子数据中的某一类别关键字输入至预训练的简历分析模型中；

判断所述简历匹配模型输出的某一简历子数据的等级是否大于第一预设等级阈值；

若所述某一简历子数据的等级不大于第一预设等级阈值，则获取与所述某一简历子数据同属所述电子简历的任一简历子数据，并判断所述任一简历子数据的等级是否大于第二预设等级阈值；

若所述任一简历子数据的等级大于第二预设等级阈值，则根据所述某一简历子数据中包含的类别关键字生成简历补充引导信息，并接收求职者基于所述简历补充引导信息的反馈信息；

根据所述反馈信息对所述电子简历的简历数据进行补充修改，并将修改后的电子简历作为与职位相匹配的简历进行推送。

2.根据权利要求1所述的一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法，其特征在于，所述简历子数据包括工作经验子数据和学历子数据中的任意一项或多项。

3.根据权利要求1所述的一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法，其特征在于，在将所述至少一个简历子数据中的某一类别关键字输入至预训练的简历分析模型中之前，所述方法还包括；

获取历史简历中的简历数据；

从所述历史简历中的简历数据选取满足招聘需求的简历子数据作为正样本，从所述历史简历的简历数据中选取不满足招聘需求的简历子数据作为负样本；

根据机器学习算法训练所述招聘需求的正样本和负样本得到所述简历分析模型。

4.根据权利要求1所述的一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法，其特征在于，在判断所述简历匹配模型输出的某一简历子数据的等级是否大于第一预设等级阈值之后，所述方法还包括：

若与所述电子简历对应的各个简历子数据的等级均大于第一预设等级阈值，则直接将所述电子简历作为与职位相匹配的简历进行推送。

5.根据权利要求1所述的一种用于大学生就业面试的人力资源管理方法，其特征在于，在判断所述任一简历子数据的等级是否大于第二预设等级阈值之后，所述方法还包括：

若所述任一简历子数据的等级不大于第二预设等级阈值，则将与所述某一简历子数据对应的电子简历剔除。

6.一种用于大学生就业面试的人力资源管理系统，其特征在于，包括：

获取模块，配置为获取上传的电子简历；

分类模块，配置为对所述电子简历中的内容进行提取，并基于预设分类主题对提取得到的简历数据中不同数据进行分类，得到至少一个简历子数据，其中，所述至少一个简历子数据中包含某一类别关键字；

输入模块，配置为将所述至少一个简历子数据中的某一类别关键字输入至预训练的简历分析模型中；

第一判断模块，配置为判断所述简历匹配模型输出的某一简历子数据的等级是否大于第一预设等级阈值；

第二判断模块，配置为若所述某一简历子数据的等级不大于第一预设等级阈值，则获取与所述某一简历子数据同属所述电子简历的任一简历子数据，并判断所述任一简历子数据的等级是否大于第二预设等级阈值；

补充模块，配置为若所述任一简历子数据的等级大于第二预设等级阈值，则根据所述某一简历子数据中包含的类别关键字生成简历补充引导信息，并接收求职者基于所述简历补充引导信息的反馈信息；

推送模块，配置为根据所述反馈信息对所述电子简历的简历数据进行补充修改，并将修改后的电子简历作为与职位相匹配的简历进行推送。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法。