[发明专利]词语权重预测模型生成方法、职位推荐方法及计算设备有效
| 申请号： | 201711122651.8 | 申请日： | 2017-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN107967256B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 王小丽 | 申请（专利权）人： | 北京拉勾科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/289;G06F40/247;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;赵爱军 |
| 地址： | 100080 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于对职位标题中的词语进行权重预测的词语权重预测模型生成方法、职位推荐方法及计算设备，词语权重预测模型生成方法包括：获取预先收集的职位标题训练集，职位标题训练集包括多个职位标题，每个职位标题关联有对应的分词序列，分词序列包括对职位标题分词处理后获取的一个或多个词语；对每一个职位标题，获取其关联的分词序列中各词语的词特征；计算各职位标题所关联的分词序列中各词语的标记权重；构建逻辑回归模型；以各职位标题所关联的分词序列中各词语的词特征为输入，以相应的标记权重为输出，对逻辑回归模型进行训练以生成词语权重预测模型，词语权重预测模型的输出指示输入的职位标题中各词语的预测权重。 | ||
| 搜索关键词： | 词语 权重 预测 模型 生成 方法 职位 推荐 计算 设备 | ||
【主权项】：
一种用于对职位标题中的词语进行权重预测的词语权重预测模型生成方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括步骤：获取预先收集的职位标题训练集，所述职位标题训练集包括多个职位标题，每个职位标题关联有对应的分词序列，所述分词序列包括对职位标题分词处理后获取的一个或多个词语；对每一个职位标题，获取其关联的分词序列中各词语的词特征；计算各职位标题所关联的分词序列中各词语的标记权重；构建用于预测词语权重的逻辑回归模型；以各职位标题所关联的分词序列中各词语的词特征为输入，以相应的标记权重为输出，对所述逻辑回归模型进行训练以生成词语权重预测模型，所述词语权重预测模型的输出指示输入的职位标题中各词语的预测权重。
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