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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113627135B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010381686.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/166 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种招聘岗位描述文本的生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取目标岗位的原始相关文本；基于所述原始相关文本和预先训练出的深度神经网络模型，生成所述目标岗位对应的目标招聘岗位描述文本。实现了通过深度神经网络自动生成目标招聘岗位描述文本，使人员与岗位精准匹配，减少招聘过程的人力和时间，提高招聘效率。
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公开(公告)号：CN116340370A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211536466.4
申请日：2022-12-01
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06Q50/20 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了一种认知模型训练、习题推荐方法、装置、设备以及介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能、深度学习技术领域。具体实现方案如下。认知模型训练方法：从每个样本习题的历史作答交互记录中，提取每个样本习题与测试者之间的多个交互表征向量，每个样本习题的训练集和验证集分别包括每个样本习题对应的部分交互表征向量；基于每个样本习题的训练集，对预设认知模型进行内层训练；基于多个样本习题的验证集，对内层训练后的预设认知模型进行外层训练。习题推荐方法：将根据上述方法训练预设认知模型后得到的每个样本习题的表征参数初始化习题库中每个样本习题的表征参数；根据习题库中每个习题的表征参数，向目标用户推荐习题。
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公开(公告)号：CN113627135A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010381686.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F40/166 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种招聘岗位描述文本的生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取目标岗位的原始相关文本；基于所述原始相关文本和预先训练出的深度神经网络模型，生成所述目标岗位对应的目标招聘岗位描述文本。实现了通过深度神经网络自动生成目标招聘岗位描述文本，使人员与岗位精准匹配，减少招聘过程的人力和时间，提高招聘效率。
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公开(公告)号：CN116401372A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211657135.6
申请日：2022-12-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了知识图谱表示学习方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、知识图谱或者智能推荐领域。具体实现方案为：获取招聘知识图谱，招聘知识图谱中的节点用于表征至少两种类型的招聘相关实体，招聘知识图谱中的边用于表征招聘相关实体之间的关系，节点具有至少一种类型的属性信息，属性信息用于描述招聘相关实体；确定节点所具有的属性信息对应的属性特征；基于属性特征确定节点的初始节点特征；基于各初始节点特征进行表示学习，得到节点的目标节点特征。基于本方案学习出的目标特征中能够包含属性信息，为更好地进行智能招聘任务的分析处理提供了基础，有助于提升智能招聘任务的处理效果。
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公开(公告)号：CN116150395A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211718243.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供一种目标文本分布的挖掘方法、装置、电子设备与可读存储介质，涉及深度学习、自然语言处理、云服务、大数据等人工智能技术领域。目标文本分布的挖掘方法包括：获取文档集合，从所述文档集合中提取至少一个目标文本；将所述文档集合中的文档、所述至少一个目标文本作为节点，将文档之间的关系、文档与目标文本之间的关系作为边，构建异构图；根据所述异构图，得到目标文档的文档注意力矩阵，所述文档注意力矩阵中的每个元素表示其他文档对于所述目标文档的重要程度；根据所述文档注意力矩阵与所述目标文档的初始目标文本分布，得到所述目标文档的最终目标文本分布，其中，目标文本分布中包含不同的目标文本以及目标文本的权重。
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