CN110909120A - 简历搜索/投递方法、装置、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了简历搜索方法、装置及系统，简历投递方法、装置及系统，同义词词典构建方法和装置，以及电子设备。其中，简历搜索方法包括：接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。采用这种处理方式，使得根据同义词词典对目标职位描述的第一才能关键词和多个待筛选人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标职位描述匹配的人才简历；因此，可以有效提升简历搜索结果的召全率和召准率。

Description

简历搜索/投递方法、装置、系统及电子设备

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，具体涉及简历搜索方法、装置和系统，简历投递方法、装置和系统，同义词词典构建方法和装置，以及电子设备。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，越来越多的企业采用智能招聘系统进行人才筛选，包括：将投递简历自动匹配招聘的职位，以及自动筛选出符合职位要求合适的人才简历，由此可减少人力资源部门的工作量，从而达到提升工作效率的效果。

智能招聘系统的一项主要工作是，首先从诸如职位描述、人才简历、面试记录等招聘相关文本中自动识别出才能标签，例如，职位描述中出现了“NLP”字样，便给职位贴上一个“NLP”的才能需求标签，人才简历中出现了“自然语言处理”字样，便给职位贴上一个“自然语言处理”的才能需求标签；然后，再根据才能标签对职位描述和人才简历进行匹配。其中，一种典型的才能标签提取方法是基于文本关键词提取才能标签的方法。该方法利用自然语言处理(NLP)技术从文本中提取招聘领域的关键词，例如，采用TF-IDF算法提取文本关键词，其处理过程如下所述。首先，通过分词技术对待处理文本进行分词处理；然后，根据分词结果，统计各个词的词频(TF)及逆文档频率(IDF)；最后，根据TF和IDF确定各个词的TF-IDF值，将TF-IDF值排在高位的词作为文本关键词。

然而，在实现本发明过程中，发明人发现该技术方案至少存在如下问题：由于该方法无法识别招聘领域的才能标签近义词，因此简历搜索结果的召全率及召准率均较低，简历投递的投全率和投准率同样较低。

发明内容

本申请提供简历搜索方法，以解决现有技术存在的简历搜索结果的召全率及召准率均较低的问题。本申请另外提供简历投递方法，以解决现有技术存在的简历投递的投全率和投准率较低的问题。本申请另外提供简历搜索装置和系统，简历投递装置和系统，同义词词典构建方法和装置，以及电子设备。

本申请提供一种简历搜索方法，包括：

接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；

确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；

根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；

向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

可选的，还包括：

根据所述目标职位描述的标识，从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述多个待筛选人才简历。

可选的，还包括：

确定招聘行为数据；

根据所述招聘行为数据构建所述同义词词典。

可选的，所述根据所述招聘行为数据构建所述同义词词典，包括：

根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

从所述招聘文本中提取才能关键词；

根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

可选的，所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系，包括：

根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

可选的，所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述确定招聘行为数据，包括：

从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述简历投递行为数据。

可选的，所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系，包括：

根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

可选的，所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述确定招聘行为数据，包括：

根据面试记录生成所述面试行为数据。

可选的，所述根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系，包括：

确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

可选的，所述招聘文本类别包括：

人才简历类，职位描述类，面试记录类。

可选的，所述确定所述目标职位描述的第一才能关键词，包括：

获取所述目标职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

将所述已成功招聘的人才简历的才能关键词作为所述第一才能关键词。

本申请还提供一种简历搜索方法，包括：

接收针对目标职位描述的简历筛选指令；

向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；

接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；

所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

本申请还提供一种简历搜索装置，包括：

请求接收单元，用于接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；

第一才能关键词确定单元，用于确定所述目标职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元，用于确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；

人才简历回送单元，用于向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

本申请还提供一种简历搜索装置，包括：

指令接收单元，用于接收针对目标职位描述的简历筛选指令；

请求发送单元，用于向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；

人才简历接收单元，用于接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；

所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

本申请还提供一种简历搜索系统，包括：

根据上述位于服务器侧的简历搜索装置，以及，根据上述位于客户端侧的简历搜索装置。

本申请还提供一种简历投递方法，包括：

接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；

确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；

根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；

将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

本申请还提供一种简历投递装置，包括：

请求接收单元，用于接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；

第一才能关键词确定单元，用于确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元，用于确定所述目标人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；

简历投递单元，用于将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

本申请还提供一种简历投递系统，包括：

根据上述服务器侧的简历投递装置，以及，另一个简历投递请求装置；

所述另一个简历投递请求装置，用于向所述简历投递装置发送针对目标人才简历的简历投递请求。

本申请还提供一种同义词词典构建方法，包括：

获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

从所述招聘文本中提取才能关键词；

根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

可选的，所述招聘文本类别包括：

人才简历类，职位描述类，面试记录类。

可选的，还包括：

根据招聘行为数据，确定所述关联关系。

可选的，所述根据招聘行为数据，确定所述关联关系，包括：

根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

可选的，所述根据招聘行为数据，确定所述关联关系，包括：

根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

可选的，所述根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系，包括：

确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

可选的，所述至少两个招聘文本包括人才简历和职位描述；

所述根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系，包括：

根据所述关联关系，获取与所述职位描述对应的多个人才简历；

根据所述人才简历的才能关键词，形成所述多个人才简历对应的才能关键词集；

根据所述人才简历的才能关键词在所述才能关键词集内的出现次数，选取所述人才简历的才能关键词，作为所述职位描述的才能关键词的同义词。

可选的，所述招聘文本包括职位描述；

所述从所述招聘文本中提取才能关键词，包括：

获取所述职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

将所述人才简历的才能关键词作为所述职位描述的才能关键词。

可选的，所述从所述招聘文本中提取才能关键词，包括：

通过关键词提取算法，从所述招聘文本中提取包含在招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

可选的，所述通过关键词提取算法，从所述招聘文本中提取包含在招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词，包括：

通过关键词提取算法，确定所述招聘文本的关键词；

从所述招聘文本的关键词选取包含在所述招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

本申请还提供一种同义词词典构建装置，包括：

关联关系获取单元，用于获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

才能关键词提取单元，用于从所述招聘文本中提取才能关键词；

同义词关系确定单元，用于根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

本申请还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现同义词词典构建方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该同义词词典构建方法的程序后，执行下述步骤：获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；从所述招聘文本中提取才能关键词；根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

本申请还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现简历搜索方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历搜索方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

本申请还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现简历投递方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历投递方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种方法。

本申请还提供一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各种方法。

与现有技术相比，本申请具有以下优点：

本申请实施例提供的简历搜索方法，通过接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历；这种处理方式，使得根据同义词词典对目标职位描述的第一才能关键词和多个待筛选人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标职位描述匹配的人才简历；因此，可以有效提升简历搜索结果的召全率和召准率。

本申请实施例提供的简历投递方法，通过接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述；这种处理方式，使得根据同义词词典对多个待投递职位描述的第一才能关键词和目标人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标人才简历匹配的职位描述；因此，可以有效提升简历投递的投全率和投准率。

本申请实施例提供的同义词词典构建方法，通过获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；从所述招聘文本中提取才能关键词；根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系；这种处理方式，使得自动建立语义相同或相近的才能关键词之间的关系，如可将“NLP”、“自然语言处理”、“自然语言理解”归为一个标签；因此，可以有效提升招聘领域同义词词典构建效率及准确度。同时，由于可以根据新增的所述关联关系使同义词词典及时作出有效更新与匹配，例如，第一轮生成同义词对包含(NLP，自然语言处理)，第二轮生成同义词对包含(自然语言处理，自然语言理解)，第三轮更新时则能推导出(NLP，自然语言理解)也是同义词对；因此，可以有效提升同义词词典的准确度，以及提升同义词词典更新效率。

附图说明

图1是本申请提供的一种同义词词典构建方法的实施例的流程图；

图2是本申请提供的一种同义词词典构建方法的实施例的示意图；

图3是本申请提供的一种同义词词典构建装置的实施例的示意图；

图4是本申请提供的电子设备的实施例的示意图；

图5是本申请提供的一种简历搜索方法的实施例的流程图；

图6是本申请提供的一种简历搜索装置的实施例的示意图；

图7是本申请提供的电子设备的实施例的示意图；

图8是本申请提供的一种简历搜索方法的实施例的流程图；

图9是本申请提供的一种简历搜索装置的实施例的示意图；

图10是本申请提供的电子设备的实施例的示意图；

图11是本申请提供的一种简历搜索系统的实施例的示意图；

图12是本申请提供的一种简历投递方法的实施例的流程图；

图13是本申请提供的一种简历投递装置的实施例的示意图；

图14是本申请提供的电子设备的实施例的示意图；

图15是本申请提供的一种简历投递系统的实施例的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

在本申请中，提供了简历搜索方法、装置和系统，简历投递方法、装置和系统，同义词词典构建方法和装置，以及电子设备。在下面的实施例中逐一对各种方案进行详细说明。

由于本申请提供的简历搜索方法、装置和系统，简历投递方法、装置和系统，均基于本申请提供的同义词词典构建方法和装置设计而成，因此，下面首先对同义词词典构建方法和装置的方案进行说明，然后再对简历搜索方法、装置和系统，以及简历投递方法、装置和系统，进行相应说明。

第一实施例

请参考图1，其为本申请提供的一种同义词词典构建方法实施例的流程图，该方法的执行主体包括同义词词典构建装置。本申请提供的一种同义词词典构建方法包括：

步骤S101：获取至少两个招聘文本之间的关联关系。

所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别。所述招聘文本类别，包括但不限于：人才简历类，职位描述类，面试记录类。例如，所述关联关系对应两个招聘文本，其中之一为人才简历，另一个为职位描述；或者，所述关联关系对应三个招聘文本，分别为人才简历、职位描述和面试记录。

在一个示例中，所述方法还包括如下步骤：根据招聘行为数据，确定所述关联关系。所述招聘行为数据，包括但不限于：简历投递行为数据，面试行为数据。

所述简历投递行为数据，包括用户通过邮箱或简历提交网页将其个人简历投递至一个职位描述的行为数据。在本实施例中，从邮箱服务器及网页服务器(如招聘网站等)中获取所述简历投递行为数据，表1示出了本实施例的简历投递行为数据。

表1、简历投递行为数据

由表1可见，根据简历投递行为数据，即可确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

所述面试行为数据，包括面试时形成的行为数据。在本实施例中，根据面试记录，形成所述面试行为数据，表2示出了本实施例的面试行为数据。

表2、简历投递行为数据

由表2可见，根据面试行为数据，可确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

采用这种处理方式，通过收集招聘过程中的交互行为，形成有效闭环，利用招聘行为数据生成不同类招聘文件之间的连接，如“简历投递”行为会把候选人简历与职位描述连接起来，“面试”行为会把候选人简历、职位描述与面试记录三者连接起来，由此使得才能关键词通过招聘行为数据所形成的不同招聘文件之间的连接进行信息流动，进而建立才能关键词之间的连接关系，如具有“NLP”才能关键词的人投递了具有“自然语言处理”的岗位，可以根据该信息建立“NLP”与“自然语言处理”间的关联，解决同义词问题。

步骤S103：从所述招聘文本中提取才能关键词。

本申请实施提供的方法，通过步骤S103从所述招聘文本中提取才能关键词。例如，针对人才信息，要从中提取人才简历中所提到的技能；针对面试记录，面试官时间宝贵，面试过程是一笔巨大的财富，需要有效地记录并提取面试记录中的关键词，例如，候选人无意愿，电话未接听，某些技能较强等。

所述才能关键词，可以是招聘文本中出现的才能关键词，也可以是招聘文本中未出现的才能关键词。

本申请实施例提供的方法，可利用自然语言处理(NLP)技术从招聘文本中提取招聘文本中出现的才能关键词。例如，可采用TF-IDF等关键词提取算法提取招聘文本的才能关键词，其处理过程如下所述。首先，通过分词技术对招聘文本进行分词处理；然后，根据分词结果，统计各个词的词频(TF)及逆文档频率(IDF)；最后，根据TF和IDF确定各个词的TF-IDF值，将TF-IDF值排在高位的词作为该招聘文本的才能关键词。

在一个示例中，步骤S103采用如下方式：通过关键词提取算法，从所述招聘文本中提取包含在招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。具体实施时，可包括如下子步骤：1)通过关键词提取算法，确定所述招聘文本的关键词；2)从所述招聘文本的关键词中选取包含在所述招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

所述招聘领域词典，可根据招聘领域的语料集、搜索关键字等数据形成。

所述招聘领域的语料集，包括但不限于：职位描述，人才简历，面试记录等等招聘文件类的语料。

所述搜索关键词，包括通过招聘网站的搜索引擎搜集到的招聘领域的搜索关键词。所述搜索关键词，包括但不限于：职位关键词，如JAVA、销售代表、行政助理等。

本申请实施例提供的方法，通过关键词提取算法，从招聘领域的语料集中抽取出招聘领域的词条，形成所述招聘领域词典。以计算机领域为例，招聘领域词典可包括机器学习、图像处理、模式识别、数据库、操作系统等词条。

为了提升招聘领域词典的覆盖范围，还可采用人工方式标注词条，例如，候选人无意愿，电话未接听等招聘领域特有的词条。

本申请实施例提供的方法，可采用图传播算法从招聘文本中提取招聘文本中未出现的才能关键词。

在一个示例中，所述招聘文本为职位描述，要通过图传播算法提取所述职位描述中未出现的才能关键词，可采用如下步骤：1)获取所述职位描述对应的已成功招聘的人才简历；2)将所述人才简历的才能关键词作为所述职位描述的才能关键词。例如，即使所述职位描述中未出现“深度学习”关键词，如果根据历史记录，该职位招聘过有“深度学习”才能的人，便可以为该职位打上“深度学习”这一才能标签。

在另一个示例中，所述方法在从所述招聘文本中提取才能关键词后，还可以根据预设的才能关键词层次关系，采用精细化的才能关键词对招聘文本进行标识。例如，可针对职位描述，提取职位描述中的关键词组，精细化描述职位的要求与工作内容，如在“技术-算法-应用算法”之下，延伸出图像、语音、NLP、信息检索等不同细分才能。

步骤S105：根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

在获取到至少两个招聘文本之间的关联关系，以及从所述招聘文本中提取才能关键词之后，就可以根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

在一个示例中，步骤S105可采用如下子步骤确定：1)确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；2)根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对，例如，将出现次数最多的词对作为同义词，或者将出现次数大于预设阈值的词对作为同义词等等。

请参见图2，其为本申请提供的一种同义词词典构建方法的实施例的示意图。在本实施例中，人才简历的才能关键词包括：NLP；职位描述的才能关键词包括：自然语言处理和机器学习；面试记录的才能关键词包括：自然语言理解和深度学习；则NLP、自然语言处理、自然语言理解三者之间的同义词关系的识别过程如下所述。首先，根据投递行为数据和面试行为数据，构建人才简历、职位描述和面试记录三者之间的关联关系；然后，从各个招聘文本中提取才能关键词，并分别统计不同词对的共现次数，在本例中，简历投递职位会形成(NLP，自然语言处理)，(NLP，机器学习)两个词对；面试对应候选人并评论会形成(NLP，自然语言处理)，(NLP，深度学习)两个词对。然后，可对整个数据集(即所有人才简历、职位描述、面试记录以及所有简历投递行为数据和面试行为数据)做全局统计，即：统计所有所述关联关系对应的才能关键词词对，将出现次数最多的词对作为同义词，如本例中的NLP、自然语言处理和自然语言理解，由于(NLP，机器学习)这个词对出现的次数较少，则二者不具有同义词关系。

在另一个示例中，步骤S105可包括如下子步骤：1)获取与所述职位描述对应的多个人才简历；2)根据所述人才简历的才能关键词，形成所述多个人才简历对应的才能关键词集；3)根据所述人才简历的才能关键词在所述才能关键词集内的出现次数，选取所述人才简历的才能关键词，作为所述职位描述的才能关键词的同义词。

例如，职位描述的才能关键词包括：自然语言处理；根据投递行为数据，可确定该职位描述关联100个人才简历，其中，人才简历1的才能关键词包括：NLP和图像处理，人才简历2的才能关键词包括：机器学习和模式识别，人才简历3的才能关键词包括：机器学习和NLP等等，将这100个人才简历各自的才能关键词形成一个不去重的才能关键词集，统计各个才能关键词的出现次数，将出现次数大于50的才能关键词，作为所述职位描述的才能关键词的同义词。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的同义词词典构建方法，通过获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；从所述招聘文本中提取才能关键词；根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系；这种处理方式，使得自动建立语义相同或相近的才能关键词之间的关系，如可将“NLP”、“自然语言处理”、“自然语言理解”归为一个标签；因此，可以有效提升招聘领域同义词词典构建效率及准确度。同时，由于可以根据新增的所述关联关系使同义词词典及时作出有效更新与匹配，例如，第一轮生成同义词对包含(NLP，自然语言处理)，第二轮生成同义词对包含(自然语言处理，自然语言理解)，第三轮更新时则能推导出(NLP，自然语言理解)也是同义词对；因此，可以有效提升同义词词典的准确度，以及提升同义词词典更新效率。

在上述的实施例中，提供了一种同义词词典构建方法，与之相对应的，本申请还提供一种同义词词典构建装置。该装置是与上述方法的实施例相对应。

第二实施例

请参看图3，其为本申请的同义词词典构建装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请另外提供一种同义词词典构建装置，包括：

关联关系获取单元301，用于获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

才能关键词提取单元302，用于从所述招聘文本中提取才能关键词；

同义词关系确定单元303，用于根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

可选的，所述招聘文本类别包括：

人才简历类，职位描述类，面试记录类。

可选的，还包括：

关联关系确定单元，用于根据招聘行为数据，确定所述关联关系。

可选的，所述关联关系确定单元，具体用于根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

可选的，所述关联关系确定单元，具体用于根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

可选的，所述同义词关系确定单元303包括：

第一词对确定子单元，用于确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

第二词对确定子单元，用于根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

可选的，所述至少两个招聘文本包括人才简历和职位描述；

所述同义词关系确定单元303包括：

第一子单元，用于根据所述关联关系，获取与所述职位描述对应的多个人才简历；

第二子单元，用于根据所述人才简历的才能关键词，形成所述多个人才简历对应的才能关键词集；

第三子单元，用于根据所述人才简历的才能关键词在所述才能关键词集内的出现次数，选取所述人才简历的才能关键词，作为所述职位描述的才能关键词的同义词。

可选的，所述招聘文本包括职位描述；

所述才能关键词提取单元302包括：

人才简历获取子单元，用于获取所述职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

关键词设置子单元，用于将所述人才简历的才能关键词作为所述职位描述的才能关键词。

可选的，所述才能关键词提取单元302，具体用于通过关键词提取算法，从所述招聘文本中提取包含在招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

可选的，所述才能关键词提取单元302包括：

第一子单元，用于通过关键词提取算法，确定所述招聘文本的关键词；

第二子单元，用于从所述招聘文本的关键词选取包含在所述招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

第三实施例

请参考图4，其为本申请的电子设备实施例的示意图。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种电子设备，该电子设备包括：处理器401和存储器402；所述存储器，用于存储实现同义词词典构建方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该同义词词典构建方法的程序后，执行下述步骤：获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；从所述招聘文本中提取才能关键词；根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

在上述的实施例中，提供了一种同义词词典构建方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历搜索方法。该方法是与上述方法的实施例相对应。

第四实施例

请参看图5，其为本申请的简历搜索方法的实施例的示意图。由于该方法实施例建立在实施例一的方法实施例基础之上，所以相关部分描述得比较简单，相关之处参见实施例一的方法实施例的部分说明即可。

本申请另外提供一种简历搜索方法，包括：

步骤S501：接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求。

本申请实施提供的方法，要将与目标职位描述匹配的人才简历从大量待筛选人才简历中自动搜索出来，并通过依据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词,以提升简历搜索结果的召全率和召准率。

本申请所述的客户端包括但不限于移动通讯设备，即：通常所说的手机或者智能手机，还包括个人电脑、PAD、iPad等终端设备。

在一个示例中，所述方法还包括如下步骤：根据所述目标职位描述的标识，从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取多个待筛选人才简历。所述网页服务器，可以是简历发布网站及各类招聘网站等等。

步骤S503：确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词。

本申请实施提供的方法，可利用自然语言处理(NLP)技术(如关键词提取算法等)从目标职位描述中提取才能关键词，作为第一才能关键词；并从人才简历中提取的才能关键词，作为第二才能关键词。才能关键词可来源于招聘领域的词典。

在一个示例中，所述确定所述目标职位描述的第一才能关键词的步骤，可包括如下子步骤：1)获取所述目标职位描述对应的已成功招聘的人才简历；2)将所述已成功招聘的人才简历的才能关键词作为所述第一才能关键词。

步骤S505：根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词。

所述预先生成的同义词词典，可以由人工标注，也可以根据招聘行为数据自动构建及更新同义词词典。

在一个示例中，所述方法还包括如下步骤：1)确定招聘行为数据；2)根据招聘行为数据构建同义词词典。

1)确定招聘行为数据。

所述招聘行为数据，包括但不限于：简历投递行为数据，面试行为数据。

所述简历投递行为数据，包括用户通过邮箱或简历提交网页将其个人简历投递至一个职位描述的行为数据。在本实施例中，从邮箱服务器及网页服务器中获取所述简历投递行为数据。

所述面试行为数据，包括面试时形成的行为数据。在本实施例中，根据面试记录，形成所述面试行为数据。

2)根据招聘行为数据构建同义词词典。

所述预先生成的同义词词典的自动构建和更新方法，可参见上述实施例一的相关说明，此处不再赘述。

进一步的，所述方法还可包括如下步骤：根据新增招聘行为数据更新同义词词典。

在确定与所述目标职位描述的才能关键词匹配的所述人才简历的才能关键词之后，就可以将匹配的(具有相同或相近语义)第二才能关键词对应的人才简历作为与目标职位描述匹配的人才简历，自动构建二者间的关联关系。

步骤S507：向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的简历搜索方法，通过接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历；这种处理方式，使得根据同义词词典对目标职位描述的第一才能关键词和多个待筛选人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标职位描述匹配的人才简历；因此，可以有效提升简历搜索结果的召全率和召准率。

在上述的实施例中，提供了一种简历搜索方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历搜索装置。该装置是与上述方法的实施例相对应。

第五实施例

请参看图6，其为本申请的简历搜索装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请另外提供一种简历搜索装置，包括：

请求接收单元601，用于接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；

第一才能关键词确定单元602，用于确定所述目标职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元603，用于确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元604，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；

人才简历回送单元605，用于向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

可选的，还包括：

人才简历抓取单元，用于根据所述目标职位描述的标识，从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述多个待筛选人才简历。

可选的，还包括：

招聘行为数据确定单元，用于确定招聘行为数据；

同义词词典构建单元，用于根据所述招聘行为数据构建所述同义词词典。

可选的，所述同义词词典构建单元包括：

关联关系确定子单元，用于根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

才能关键词提取子单元，用于从所述招聘文本中提取才能关键词；

同义词关系确定子单元，用于根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

可选的，所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述关联关系确定子单元，具体用于根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

可选的，所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述招聘行为数据确定单元，具体用于从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述简历投递行为数据。

可选的，所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述关联关系确定子单元，具体用于根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

可选的，所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述招聘行为数据确定单元，具体用于根据面试记录生成所述面试行为数据。

可选的，所述同义词关系确定子单元包括：

第一词对确定子单元，用于确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

第二词对确定子单元，用于根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

可选的，所述招聘文本类别包括：

人才简历类，职位描述类，面试记录类。

可选的，所述第一才能关键词确定单元包括：

人才简历获取子单元，用于获取所述目标职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

关键词设置子单元，用于将所述已成功招聘的人才简历的才能关键词作为所述第一才能关键词。

第六实施例

请参考图7，其为本申请的电子设备实施例的示意图。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种电子设备，该电子设备包括：处理器701和存储器702；所述存储器，用于存储实现简历搜索方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历搜索方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

在上述的实施例中，提供了一种简历搜索方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历搜索方法。该方法是与上述方法的实施例相对应。

第七实施例

请参看图8，其为本申请的简历搜索方法的实施例的示意图。由于该方法实施例与上述方法实施例对应，所以相关部分描述得比较简单，相关之处参见实施例一的方法实施例的部分说明即可。下述描述的方法实施例仅仅是示意性的。

本申请另外提供一种简历搜索方法，包括：

步骤S801：接收针对目标职位描述的简历筛选指令。

所述简历搜索方法的执行主体包括简历搜索装置，简历搜索装置通常部署在客户端，所述的客户端包括但不限于移动通讯设备，即：通常所说的手机或者智能手机，还包括个人电脑、PAD、iPad等终端设备。

步骤S803：向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求。

步骤S805：接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历。

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

客户端接收到与用户指定的目标职位描述匹配的人才简历后，就可以浏览各个人才简历，从中筛选合适人选。

在一个示例中，所述方法还包括如下步骤：接收用户输入的针对目标人才简历的面试通知指令，向所述目标人才简历关联的通讯地址发送面试通知，例如，向目标人才简历的邮箱发送面试通知邮件，或者向目标人才简历的手机号发送面试通知短信等等。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的简历搜索方法，通过接收针对目标职位描述的简历筛选指令；向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；这种处理方式，使得根据同义词词典对目标职位描述的第一才能关键词和多个待筛选人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标职位描述匹配的人才简历；因此，可以有效提升简历搜索结果的召全率和召准率。

在上述的实施例中，提供了一种简历搜索方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历搜索装置。该装置是与上述方法的实施例相对应。

第八实施例

请参看图9，其为本申请的简历搜索装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请另外提供一种简历搜索装置，包括：

指令接收单元901，用于接收针对目标职位描述的简历筛选指令；

请求发送单元902，用于向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；

人才简历接收单元903，用于接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；

所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

第九实施例

请参考图10，其为本申请的电子设备实施例的示意图。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种电子设备，该电子设备包括：处理器1001和存储器1002；所述存储器，用于存储实现简历搜索方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历搜索方法的程序后，执行下述步骤：接收针对目标职位描述的简历筛选指令；向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

第十实施例

本申请实施例还提供了一种简历搜索系统，如图11所示，该系统包括上述实施例五所述的简历搜索装置1101和客户端端侧的简历搜索装置1102。所述简历搜索装置1101通常部署于服务器，但并不局限于服务器，也可以是能够实现所述简历搜索方法的任何设备；所述简历搜索装置1102通常部署于移动通讯设备、个人电脑、PAD、iPad等终端设备。

例如，简历搜索装置1102部署在智能手机上，能够接收针对目标职位描述的简历筛选指令；向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；所述简历搜索装置1101部署在服务器上，通过接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的简历搜索系统，通过接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历；这种处理方式，使得根据同义词词典对目标职位描述的第一才能关键词和多个待筛选人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标职位描述匹配的人才简历；因此，可以有效提升简历搜索结果的召全率和召准率。

在上述的实施例中，提供了一种同义词词典构建方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历投递方法。该方法是与上述方法的实施例相对应。

第十一实施例

请参看图12，其为本申请的简历投递方法的实施例的示意图。由于该方法实施例建立在实施例一的方法实施例基础之上，所以相关部分描述得比较简单，相关之处参见实施例一的方法实施例的部分说明即可。

本申请另外提供一种简历投递方法，包括：

步骤S1201：接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求。

本申请实施提供的方法，要将目标人才简历自动投递至合适的职位描述，并通过依据预先生成的同义词词典，确定与目标人才简历的第二才能关键词匹配的待投递职位描述的第一才能关键词,以提升简历投递的投全率和投准率。

本申请所述的客户端包括但不限于移动通讯设备，即：通常所说的手机或者智能手机，还包括个人电脑、PAD、iPad等终端设备。

步骤S1203：确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词。

本申请实施提供的方法，可利用自然语言处理(NLP)技术(如关键词提取算法等)从待投递职位描述中提取才能关键词，作为第一才能关键词；并从目标人才简历中提取的才能关键词，作为第二才能关键词。才能关键词可来源于招聘领域的词典。

在一个示例中，所述确定待投递职位描述的第一才能关键词的步骤，可包括如下子步骤：1)获取待投递职位描述对应的已成功招聘的人才简历；2)将所述已成功招聘的人才简历的才能关键词作为所述第一才能关键词。

步骤S1205：根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词。

所述预先生成的同义词词典，可以由人工标注，也可以根据招聘行为数据自动构建及更新同义词词典。

在一个示例中，所述方法还包括如下步骤：1)确定招聘行为数据；2)根据招聘行为数据构建同义词词典。

1)确定招聘行为数据。

所述招聘行为数据，包括但不限于：简历投递行为数据，面试行为数据。

所述简历投递行为数据，包括用户通过邮箱或简历提交网页将其个人简历投递至一个职位描述的行为数据。在本实施例中，从邮箱服务器及网页服务器中获取所述简历投递行为数据。

所述面试行为数据，包括面试时形成的行为数据。在本实施例中，根据面试记录，形成所述面试行为数据。

2)根据招聘行为数据构建同义词词典。

所述预先生成的同义词词典的自动构建和更新方法，可参见上述实施例一的相关说明，此处不再赘述。

进一步的，所述方法还可包括如下步骤：根据新增招聘行为数据更新同义词词典。

在确定与所述目标人才简历的才能关键词匹配的所述待投递职位描述的才能关键词之后，就可以将匹配的(具有相同或相近语义)第一才能关键词对应的职位描述作为与目标人才简历匹配的职位描述，自动构建二者间的关联关系。

步骤S1207：将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的简历投递方法，通过接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述；这种处理方式，使得根据同义词词典对多个待投递职位描述的第一才能关键词和目标人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标人才简历匹配的职位描述；因此，可以有效提升简历投递的投全率和投准率。

在上述的实施例中，提供了一种简历投递方法，与之相对应的，本申请还提供一种简历投递装置。该装置是与上述方法的实施例相对应。

第十二实施例

请参看图13，其为本申请的简历投递装置的实施例的示意图。由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本申请另外提供一种简历投递装置，包括：

请求接收单元1301，用于接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；

第一才能关键词确定单元1302，用于确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元1303，用于确定所述目标人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元1304，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；

简历投递单元1305，用于将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

第十三实施例

请参考图14，其为本申请的电子设备实施例的示意图。由于设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的设备实施例仅仅是示意性的。

本实施例的一种电子设备，该电子设备包括：处理器1401和存储器1402；所述存储器，用于存储实现简历投递方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历投递方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

第十四实施例

本申请实施例还提供了一种简历投递系统，如图15所示，该系统包括上述实施例所述的简历投递装置1501和客户端端侧的简历投递装置1502。所述简历搜索装置1501通常部署于服务器，但并不局限于服务器，也可以是能够实现所述简历投递方法的任何设备；所述简历投递装置1502通常部署于移动通讯设备、个人电脑、PAD、iPad等终端设备。

例如，简历投递装置1502部署在智能手机上，能够向所述简历投递装置1501发送针对目标人才简历的简历投递请求；所述简历投递装置1501部署在服务器上，通过接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

从上述实施例可见，本申请实施例提供的简历投递系统，通过接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述；这种处理方式，使得根据同义词词典对多个待投递职位描述的第一才能关键词和目标人才简历的第二才能关键词进行匹配，并根据匹配结果自动确定与目标人才简历匹配的职位描述；因此，可以有效提升简历投递的投全率和投准率。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

1、计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (29)

1.一种简历搜索方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；

确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；

根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；

向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标职位描述的标识，从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述多个待筛选人才简历。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定招聘行为数据；

根据所述招聘行为数据构建所述同义词词典。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述招聘行为数据构建所述同义词词典，包括：

根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

从所述招聘文本中提取才能关键词；

根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系，包括：

根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述招聘行为数据包括简历投递行为数据；

所述确定招聘行为数据，包括：

从邮箱服务器和/或网页服务器中抓取所述简历投递行为数据。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述根据招聘行为数据，确定至少两个招聘文本之间的关联关系，包括：

根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述招聘行为数据包括面试行为数据；

所述确定招聘行为数据，包括：

根据面试记录生成所述面试行为数据。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系，包括：

确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述招聘文本类别包括：

人才简历类，职位描述类，面试记录类。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标职位描述的第一才能关键词，包括：

获取所述目标职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

将所述已成功招聘的人才简历的才能关键词作为所述第一才能关键词。

12.一种简历搜索方法，其特征在于，包括：

接收针对目标职位描述的简历筛选指令；

向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；

接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；

所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

13.一种简历搜索装置，其特征在于，包括：

请求接收单元，用于接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；

第一才能关键词确定单元，用于确定所述目标职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元，用于确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；

人才简历回送单元，用于向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

14.一种简历搜索装置，其特征在于，包括：

指令接收单元，用于接收针对目标职位描述的简历筛选指令；

请求发送单元，用于向服务器发送针对所述目标职位描述的简历筛选请求；

人才简历接收单元，用于接收所述服务器回送的与所述目标职位描述匹配的人才简历；

所述与所述目标职位描述匹配的人才简历，采用如下方式确定：

所述服务器根据预先生成的同义词词典，确定与所述目标职位描述的第一才能关键词匹配的待筛选人才简历的第二才能关键词；将与匹配的第二才能关键词对应的人才简历作为与所述目标职位描述匹配的人才简历。

15.一种简历搜索系统，其特征在于，包括：

根据上述权利要求13所述的简历搜索装置，以及，根据上述权利要求14所述的简历搜索装置。

16.一种简历投递方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；

确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；

根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；

将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

17.一种简历投递装置，其特征在于，包括：

请求接收单元，用于接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；

第一才能关键词确定单元，用于确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；

第二才能关键词确定单元，用于确定所述目标人才简历的第二才能关键词；

才能关键词匹配单元，用于根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；

简历投递单元，用于将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

18.一种简历投递系统，其特征在于，包括：

根据上述权利要求17所述的简历投递装置，以及，简历投递请求装置；

所述简历投递请求装置，用于向所述简历投递装置发送针对目标人才简历的简历投递请求。

19.一种同义词词典构建方法，其特征在于，包括：

获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

从所述招聘文本中提取才能关键词；

根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，还包括：

根据招聘行为数据，确定所述关联关系。

21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述根据招聘行为数据，确定所述关联关系，包括：

根据简历投递行为数据，确定人才简历与职位描述之间的关联关系。

22.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述根据招聘行为数据，确定所述关联关系，包括：

根据面试行为数据，确定人才简历、职位描述与面试记录三者之间的关联关系。

23.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，

所述根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系，包括：

确定所述至少两个招聘文本之间的才能关键词词对；

根据所述词对的出现次数，确定具有同义词关系的词对。

24.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，

所述招聘文本包括职位描述；

所述从所述招聘文本中提取才能关键词，包括：

获取所述职位描述对应的已成功招聘的人才简历；

将所述人才简历的才能关键词作为所述职位描述的才能关键词。

25.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述从所述招聘文本中提取才能关键词，包括：

通过关键词提取算法，从所述招聘文本中提取包含在招聘领域词典中的关键词，作为所述招聘文本对应的才能关键词。

26.一种同义词词典构建装置，其特征在于，包括：

关联关系获取单元，用于获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；

才能关键词提取单元，用于从所述招聘文本中提取才能关键词；

同义词关系确定单元，用于根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

27.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现同义词词典构建方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该同义词词典构建方法的程序后，执行下述步骤：获取至少两个招聘文本之间的关联关系；所述至少两个招聘文本对应不同的招聘文本类别；从所述招聘文本中提取才能关键词；根据所述关联关系，确定所述关联关系相关各个招聘文本各自对应的所述才能关键词之间的同义词关系。

28.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现简历搜索方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历搜索方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标职位描述的人才简历筛选请求；确定所述目标职位描述的第一才能关键词；以及，确定多个待筛选人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第一才能关键词匹配的第二才能关键词；向所述客户端回送所述匹配的第二才能关键词对应的人才简历。

29.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储实现简历投递方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该简历投递方法的程序后，执行下述步骤：接收客户端发送的针对目标人才简历的简历投递请求；确定多个待投递职位描述的第一才能关键词；以及，确定所述目标人才简历的第二才能关键词；根据预先生成的同义词词典，确定与所述第二才能关键词匹配的所述第一才能关键词；将所述目标人才简历投递至与匹配的第一才能关键词对应的职位描述。

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