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                  垂直于招聘場景的全行業知識圖譜

                  自然語言處理結合數據挖掘與專業招聘顧問,訓練生成招聘場景下超大規模的全行業知識圖譜。 無論是在招聘、還是培訓領域, 它都能讓機器變得更“聰明”,更像人類那樣思考。

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                  全面覆蓋招聘百科 + 全行業職能常識

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                  招聘百科圖譜 全行業職能常識圖譜
                  主要內容

                  學校/教育培訓機構、公司/商業機構實體、證書/

                  名譽、教育/學術/專業/、地理位置等等實體信息

                  和屬性,以及自定義標簽

                  技能(工具/技術、活動/任務/事務/流程)、崗

                  位、行業、領域等實體及實體的概念層次和分類,

                  以及各類實體與崗位的關系

                  圖譜關系示例

                  SchoolNatureOf(辦學性質)

                  LocatedIn(地理位置)

                  IndustryOf(所屬行業)

                  isA(實體概念關系)

                  isPropertyOf(屬性關系)

                  Co-occurrence(共現關系)

                  匹配方式

                  歸一化后的精確匹配

                  基于 Concept Cluster 和語義典型性的概念化分類匹配

                  應用示例

                  信息增強:

                  · 學校如何、公司怎么樣、項目是什么

                  · 識別名企背景、行業背景

                  · 識別獨立院校(民辦高校的一種)

                  · 識別專業術語、產品

                  · 外包公司識別、培訓機構識別及人崗匹配等

                  · 人才庫檢索意圖識別

                  · 招聘意圖識別(JD解析)

                  · 差異化的崗位要求提取

                  · 技能分類

                  · 以人搜人

                  ...

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                  讓機器能真正讀懂文字背后的含義

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                  hat“北大畢業”

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                  倍羅知識圖譜數據挖掘和構建技術

                  知識大數據錄入,機器與專業團隊整理

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                  搭建知識體系

                  針對性整合廣泛的百科、智庫知識搭建融合成知識體系。

                  教育知識聚合

                  包含院校信息、重點專業信息梳理。

                  行業知識聚合

                  分支行業關聯企業與領域認知覆蓋面廣

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                  1

                  基于超大規模語料

                  倍羅以大規模的脫敏簡歷數據和千萬級的崗位要求數據以及多個千萬級開放百科類數據源作為原始語料,基于 EMR 大數據處理平臺進行預料預處理,保證最大程度的覆蓋率。

                  2

                  領域定制的預處理和 NLP 底層技術

                  為了貼合招聘場景,倍羅研發了從新詞發現、詞法分析、實體識別到短文本解析和文檔解析等多個層面的算法和技術,讓 NLP 真正在招聘場景落地。

                  3

                  持續挖掘和迭代更新能力

                  在前期需要投入大量專家顧問構建圖譜基礎框架的情況下,后期通過結合模式識別,概率圖模型和其他圖譜挖掘技術,大幅提升了圖譜構建效率,使得大規模圖譜更新的成本降到最低。

                  4

                  小樣本學習能力

                  根據圖譜構建技術稍作改造即可實現小樣本學習能力,解決小眾崗位或特殊職能崗位相關圖譜構建難題。

                  知識圖譜管理后臺

                  當企業有個性化知識圖譜需求,完全可以自由配置

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                  靈活的知識圖譜管理后臺

                  可對知識圖譜中的特定數據添加特殊的標簽,比如:培訓機構黑名單,學校白名單等等來應對特定業務需求,且由于采用了多級管理機制,針對數據的定制標簽優先級可以高于內置圖譜,保證后續平滑升級。

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