一种基于招聘文本挖掘的专业主要就业方向识别方法

    公开(公告)号:CN113886588A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111220573.1

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于招聘文本挖掘的专业主要就业方向识别方法,该方法以招聘网站的招聘信息为数据来源,通过主要数据采集、数据预处理、词向量化和K‑means聚类4个步骤,对专业的招聘岗位名称进行分析,得到专业的主要就业方向。本发明基于文本挖掘的专业分方向人才培养研究方法可以快速、高效、准确地从网络招聘文本数据中识别出就业市场对专业人才的就业方向需求,能够为高校优化和改进专业的人才培养方案,培养符合市场需求的专业方向人才提供决策支持。

    一种无监督汉词语消歧方法、装置、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119962540A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510022895.7

    申请日:2025-01-07

    Abstract: 本申请公开了一种无监督汉词语消歧方法、装置、终端设备及存储介质。本申请对用户输入的文本数据进行文本分割,获取若干词语,并依次提取各所述词语的多层特征;多层特征包括:第一语义层特征;对各所述词语的所述第一语义层特征进行迭代更新,每次更新时,根据各词语的多层特征,更新预设的语义图谱,以更新各词语对应节点的第一融合特征;并将第一融合特征输入至预训练完毕的消歧模型中,获取对应词语的第二语义层特征,以更新对应节点的第一语义层特征;直至各词语对应前后获取的第二语义层特征之间的第一余弦相似度小于预设值,根据当前获取的第二语义层特征,确定对应词语的语义表示。通过本申请,可以提高语义图谱以及消歧结果的准确性。

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