信息处理方法技术

本申请实施例提供一种信息处理方法

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种信息处理方法
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]目前，很多网络平台提供网络招聘服务，求职者可以在网络平台发布简历，以供招聘者查看；求职者还可以浏览招聘者在网络平台发布的职位信息，针对满意的职位信息，求职者向发布满意的职位信息的招聘者投递简历，以进行求职
。
实际应用中，受限于求职者的文化水平，用户制作的简历的质量较低，难以引起招聘者的关注，造成求职成功率较低
。

技术实现思路

[0003]本申请的多个方面提供一种信息处理方法
、
电子设备及存储介质，用以提高简历质量，帮助提升求职成功率
。
[0004]本申请实施例提供一种信息处理方法，包括：获取文本形式的简历描述信息，简历描述信息用于描述求职者的特点；识别简历描述信息所属的目标业务场景；根据目标业务场景查询引导词库，以获取目标业务场景的目标引导词，其中，引导词库包括多个业务场景的引导词，引导词用于引导大语言模型针对对应的业务场景进行有针对性地回复；将简历描述信息和目标引导词进行融合，得到上下文融合内容；将上下文融合内容输入大语言模型，以获取大语言模型输出的第一回复内容，其中，第一回复内容是大语言模型对上下文融合内容进行回复得到，第一回复内容包括目标简历描述信息，目标简历描述信息相对于简历描述信息进行了润色处理；对目标简历描述信息进行结构化处理，以得到求职者的简历文本/>。
[0005]本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器耦合至存储器，用于执行计算机程序以用于执行信息处理方法中的步骤
。
[0006]本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器能够实现信息处理方法中的步骤
。
[0007]在本申请实施例中，识别求职者的简历描述信息所属的业务场景，并查询引导词库确定简历描述信息所属的业务场景的引导词，以及对简历描述信息和对应的引导词进行融合，得到上下文融合内容，利用大语言模型对上下文融合内容进行回复，得到润色后的简历描述信息；对润色后的简历描述信息进行结构化处理得到结构化的简历文本
。
由此，可以生成质量较好的简历文本，简历文本可以较好地引起招聘者的关注，提高求职成功率
。
附图说明
[0008]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定
。
在附图中：
[0009]图1为本申请实施例提供的一种示例性的应用场景图；
[0010]图2为本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程图；
[0011]图3为本申请实施例提供的另一种信息处理方法的流程图；
[0012]图4为本申请实施例提供的另一种示例性的应用场景图；
[0013]图5为本申请实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图；
[0014]图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0015]为使本申请的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0016]在本申请的实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上
。“和
/
或”，描述关联对象的访问关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况，其中
A
，
B
可以是单数或者复数
。
在本申请的文字描述中，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系
。
此外，在本申请实施例中，“第一”、“第二”、“第三”、
等只是为了区分不同对象的内容而已，并无其它特殊含义
。
[0017]目前，很多网络平台提供网络招聘服务，求职者可以在网络平台发布简历，以供招聘者查看；求职者还可以浏览招聘者在网络平台发布的职位信息，针对满意的职位信息，求职者向发布满意的职位信息的招聘者投递简历，以进行求职
。
实际应用中，受限于求职者的文化水平，用户制作的简历的质量较低，难以引起招聘者的关注，造成求职成功率较低
。
[0018]为此，本申请实施例提供一种信息处理方法
、
电子设备及存储介质
。
在本申请实施例中，识别求职者的简历描述信息所属的业务场景，并查询引导词库确定简历描述信息所属的业务场景的引导词，以及对简历描述信息和对应的引导词进行融合，得到上下文融合内容，利用大语言模型对上下文融合内容进行回复，得到润色后的简历描述信息；对润色后的简历描述信息进行结构化处理得到结构化的简历文本
。
由此，可以生成质量较好的简历文本，简历文本可以较好地引起招聘者的关注，提高求职成功率
。
[0019]图1为本申请实施例提供的一种示例性的应用场景图
。
参见图1，在网络招聘场景中，网络平台的服务端提供网络招聘服务，参见图1中的
①
所示，招聘者通过其终端设备安装的招聘客户端触发职位信息的发布操作，服务端响应职位信息的发布操作，对外发布招聘者提供的职位信息，以吸引各个求职者关注并投递简历，实现招聘者可以招聘到合适的人才
。
求职者通过其终端设备安装的求职客户端触发简历生成操作，服务端响应简历生成操作，生成求职者的简历
。
求职者还可以通过求职客户端触发简历发布操作，服务端响应简历发布操作，对外发布求职者的简历，以供招聘者查看
。
求职者还可以在求职客户端中浏览招聘者发布的职位信息，针对满意的职位信息，求职者向发布满意的职位信息的招聘者投递简历，以进行求职
。
[0020]实际应用中，求职者的简历的质量好坏直接影响求职成功率
。
为此，引入
LLM(Large Language Model
，大语言模型
)
进行简历的润色，提高简历的质量
。
其中，
LLM
是指一类大型的自然语言处理模型，该模型具有大量的参数，以实现更好的性能和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种信息处理方法，其特征在于，包括：获取文本形式的简历描述信息，所述简历描述信息用于描述求职者的特点；识别所述简历描述信息所属的目标业务场景；根据所述目标业务场景查询引导词库，以获取所述目标业务场景的目标引导词，其中，所述引导词库包括多个业务场景的引导词，所述引导词用于引导大语言模型针对对应的业务场景进行有针对性地回复；将所述简历描述信息和所述目标引导词进行融合，得到上下文融合内容；将所述上下文融合内容输入所述大语言模型，以获取所述大语言模型输出的第一回复内容，其中，所述第一回复内容是所述大语言模型对所述上下文融合内容进行回复得到，所述第一回复内容包括目标简历描述信息，所述目标简历描述信息相对于所述简历描述信息进行了润色处理；对所述目标简历描述信息进行结构化处理，以得到所述求职者的简历文本
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述简历描述信息所属的目标业务场景包括：对所述简历描述信息进行语义理解，获取语义理解结果；将所述语义理解结果与各个业务场景下的场景词进行匹配；若存在与所述语义理解结果匹配的场景词，则将匹配的场景词对应的业务场景作为所述目标业务场景
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：若不存在与所述语义理解结果匹配的场景词，则将所述简历描述信息输入所述大语言模型，获取所述大语言模型输出的第二回复内容，其中，所述第二回复内容是所述大语言模型对所述简历描述信息进行回复得到；将所述第二回复内容与各个业务场景下的场景词进行匹配，并将与所述第二回复内容匹配的场景词对应的业务场景作为所述目标业务场景
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取文本形式的简历描述信息包括：获取所述求职者的语音数据；对所述语音数据进行语音转文本处理，得到文本形式的简历描述信息
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标简历描述信息进行结构化处理，以得到所述求职者的简历文本之后，还包括：向所述求职者推送所述简历文本；响应于所述求职者触发的发布操作，发布所述简历文本；响应于所述求职者触发的简历投...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞，刘孟，向美太，孙良艳，康盼盼，
申请(专利权)人：北京五八信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：