公开(公告)号：CN115987479A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211501496.1

申请日：2022-11-28

Applicant: 之江实验室 ,  浙江杭钢职业教育集团有限公司

Inventor： 陈圆谜 ,  黄程韦 ,  朱晓明 ,  阚保春 ,  魏伟 ,  郑海天 ,  刘海丰

IPC: H04L9/00

Abstract: 本发明公开一种用于自然语言处理的深度学习模型的同态加密方法，首先根据需要加密的数据或者需要使用的深度学习模型获得原始符号表；根据原始符号表生成一份不包含重复符号且大小不小于原始符号表的随机符号表，原始符号表中的符号与随机符号表中的符号形成一对一或一对多的映射关系；随机符号表作为密钥K；通过分词算法将深度学习模型对应的一份明文数据分成符号串；将符号串中的符号按照密钥K，映射成新符号，并串联，生成利用密钥K加密后的密文m。采用本发明的方法进行加密，产出的密文在深度学习中可以保持计算同态，也就是说深度学习模型可以基于密文训练和预测，不影响训练的计算效率，也不改变预测结果，不改变准确率和召回率效果。

公开(公告)号：CN115659044A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211399122.3

申请日：2022-11-09

Applicant: 之江实验室 ,  浙江杭钢职业教育集团有限公司

Inventor： 阚保春 ,  黄程韦 ,  朱晓明 ,  郑海天 ,  魏伟 ,  刘海丰 ,  陈圆谜

IPC: G06F16/9535 ,  G06F40/30 ,  G06Q10/1053

Abstract: 本发明公开了一种人岗匹配的推荐方法、系统、电子设备、存储介质，所述方法首先采集并分析业务数据和日志数据，并对其进行打标签，得到用户画像；将步骤S1得到的用户画像作为第一数据集，构建排序模型和召回模型，利用第一数据集训练召回模型，得到特征数据并作为第二数据集，利用第二数据集训练排序模型；采集待匹配的业务数据和日志数据输入至步骤S2训练好的排序模型和召回模型，得到简历推荐结果。本发明方法通过召回模型分析简历和岗位各自的文本语义信息，使得人岗匹配结果更加准确。