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人才库变成「一潭死水」?由于你缺了这个!

2019-01-11 05:04:45小编:仁怀安卓网点击数:

先给咱们看一组数字:

● 一家企业在进行了5年以上的招聘,经过不同途径能够接触到职业界60%以上方针提名人。

● 经过3年以上招聘的中大型企业,从不同途径累积获取的简历可到达10万份以上。

● 企业人才库简历的均匀运用率不到10%

换句话说,经过几年招聘,大部分企业都会堆集丰厚的简历资源。可是,这样的人才金矿并没有得到充沛的运用。人才池的水平线不断上涨,终究却成了一潭死水。

为什么企业不愿意优先从人才库中查找已有简历,反而不断投入人力和金钱从外部途径获取人才呢?

很大一部分原因就是人才库体系不好用,仅仅简略的简历贮存。上万份乃至上百万份简历堆砌在一个库里,要找人的时分怎样也找不到。

要处理海量数据,AI算法就表现了天然的优势。HR只需经过关键词和标签,强壮的查找引擎就能够快速锚定方针提名人,根据人才画像,主动挑选高质量简历,从不计其数的提名人简历中快速找到最匹配的那个TA,然后到达快速填补空缺职位、进步招聘功率、下降招聘本钱的意图

那具体AI是怎样做到的呢?e成科技算法团队今日就来给咱们科普一下人才库查找引擎背面的算法常识:

常识图谱在e成科技人才查找引擎中的运用

布景介绍

人才查找引擎是e成科技企业效劳中的重要组成部分,为用户供给人才库查找效劳。e成科技前期的查找引擎首要依赖于term weight、bm25等传统的信息检索相关技能,在语义匹配方面相对单薄,而跟着e成科技人力资源常识图谱的落地,查找引擎引进常识图谱相关数据在作用上取得较大提高。

常识图谱

e成科技的常识图谱首要组成部分是实体(entity)和实体间联系,实体类型首要有功能、技能和职业等, 实体联系首要为上下位联系,根据整个graph,能够练习出每个entity的embedding。

人才查找引擎的首要模块

人才查找引擎首要有以下几个首要模块组成:

Query understanding

query了解的首要作业包含对query切词,以及根本的短语辨认,去除停用词,并经过NER和分类算法进行tagging,以及经过word重要性模型weighting,常识图谱落地后,NER辨认后还需要经过实体链接将辨认出的term/phrase对应到graph中的相应实体id。

Talent document understanding: 

相同关于简历和人才画像等特征,经过辨认和实体链接实体id的调集。

Match:

经过匹配模型核算query和document的match score。

Rank:  

结合match模块的相关特征以及文档时效性,用户招聘偏好等特征根据pairwise的LTR模型得到document的排序。

模型介绍

1. 神经网络在文本匹配上有两种类型:

representation

包含DSSM, CDSSM等,首要思维在于将query和document映射到语义空间,最终经过核算相似性表征两者的match score,这种办法的长处在于可用来树立索引,可是疏忽了词粒度的特征以及重要性。

interaction: 

包含MatchPyramid、KNRM、DRMM等,规划match function对query和document中的word进行两两穿插,得到match score然后构建interaction matrix。这种办法的作用优于前一种办法,首要原因在于在咱们的场景下,岗位和人才的相关性往往取决于重要性最靠前的实体是否准确匹配或许有与之十分相关的实体呈现在人才简历或画像中。

2. 根据常识图谱核算word/entity matrix

因而,咱们采用了interaction类型的模型,怎么构建interaction matrix是核心问题。首要经过query和document解析,得到query和document的表明

Query:<QueryEntity1, QueryEntity……QueryEntityn,QueryWord1, ……QueryWordn>

doc:<DocEntity1, DocEntity……DocEntityn,DocWord1, …DocWordn>

entity之间的match score经过entity embedding核算得到,entity和word以及word和word之间的match score有其他的模型核算得出,这儿不具体论述。

query entity和word与document的entity 和word穿插经过match function得到相应的矩阵。

咱们选定DRMM为大体结构,而DRMM中对上述穿插后的matrix进行Histogram Pooling,考虑到这种方法会带来必定的信息丢失,咱们将其更换为mlp,并添加一维用来表征是否为extract match。

以下为model网络结构图:

因为word和entity的重要性在核算match feature时比较重要,咱们经过attention网络核算每个query中entity/word在核算match feature时的贡献度

其间Vi为query中一个entity或许word对应的embedding向量拼接对应的实体类型等其他特征后的向量,是可练习的参数

因为查找排序还需要考虑其他要素,在match feature的基础上拼接了一些额定的特征,如doc的时效性、query中的entitiy在文档呈现方位的proximity、用户招聘偏好等,最终核算出score。

模型练习

咱们运用体系的用户行为数据结构偏序联系,在同一query下已offer的人才>面试邀约的人才>未邀约的人才,构建pairwise的hinge loss.

参考文献

[1]  Jiafeng Guo, Yixing Fan, Qingyao Ai, andW Bruce Cro.. 2016. A deep relevance matching model for ad-hoc retrieval. In CIKM. ACM, 55–64.

[2]  Po-Sen Huang, Xiaodong He, Jianfeng Gao, Li Deng, Alex Acero, and Larry

Heck. 2013. Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data. In CIKM. ACM, 2333–2338.

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