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知识图谱在AI招聘领域的应用实例(多图预警)

WinJay
2024-03-30 / 0 评论 / 0 点赞 / 8 阅读 / 4784 字 / 正在检测是否收录...
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知识图谱在AI招聘领域的应用实例(多图预警)

本文我们将结合探也AI招聘系统来给大家展示一下知识图谱在招聘各个环节的应用实例。

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探也的招聘知识图谱涵盖了我们在招聘中常用的实体信息,如行业(包括目标客户行业)、细分领域、公司、产品/品牌、职位、项目、技能(包括硬技能和软技能)、学校、专业、学历等,此外还有一些如地域、民族、政治面貌等实体信息。

这些知识图谱首先作为背景信息和先验知识,记录的主要是它们本身的详细信息和相互之间的关系,再通过深度学习技术,优化已有的知识体系中不准、不全和不够灵活的地方,并从大规模的JD和简历中学到这些信息的隐性表示,建立实体间的关联关系,形成一个庞大的图数据库。

下面我们一起来看一看探也的知识图谱在招聘中是如何发挥作用的,多图预警。

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01 实体信息增强

知识图谱作为一种语义网络,是一个具有图结构的知识库,实体信息的增强解释和说明是知识图谱最基本的功能。

在招聘过程中,我们经常需要了解某个学校是否985/211,是公立还是民办,了解候选人简历中提到的公司是做什么的,规模怎样,是否与本公司所处同一行业或相关领域,探也系统均对这些信息做了处理和呈现。

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探也的知识图谱能够将公司所在的行业和细分领域、企业特性、品牌和产品、项目、职位、公司常用到的技能等与公司关联起来,例如循环智能这个品牌属于北京睿科伦智能科技有限公司,北京三快科技有限公司就是美团;还能将职位和项目、职位与技能等建立关联关系,并应用在人岗匹配环节,如前端工程师主要的技能为Html、Css、Javascript、React、Vue、Angular等,大数据开发工程师最重要的技能为 Hadoop,Hive,Hbase、Spark、Kafka等。

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02 JD文本自动解析成职位画像

探也支持直接在系统中发布职位并自动解析成职位画像,此外,还支持粘贴招聘网站上的职位详情页链接,或者直接从招聘网站一键激活职位,同步职位JD并进行自动解析。

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常见的JD信息一般包括岗位职责和任职资格要求,探也AI可基于知识图谱进行知识推理,判断哪些是基本属性要求(如地点、学历、工作经验等),哪些是硬技能,哪些是行业或项目要求,哪些是对曾任企业的要求,智能解构成职位画像。

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03 人岗智能匹配

在人岗匹配过程中,知识图谱让AI具有了类似资深猎头的知识推理能力,最简单的例子就是AI知道k8s其实是kubernetes的简称,angular和angular.js和angularJS其实是一个东西,es在技术简历中通常是Elasticsearch的简称,BUT,es6、es7、es8这些指的就不是Elasticsearch而是ECMAScript的各种版本了。

此外,探也基于词共现的文本分类算法,通过计算词间共现率,利用TextRank算法构建共现图得到共现词组,建立文本向量表示模型,如Java工程师中常见的技能spring MVC和MyBatis经常一块出现,一个人简历中提到掌握了spring MVC,那他很大概率也是会MyBatis的。

一份简历进入到探也系统后,AI首先会针对简历进行智能推理和分析,并提示出简历中的存疑点和风险点,如时间重叠,工作空档期,学历存疑、工作年限虚标、简历造假等。

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在人岗多维度匹配过程中,AI能分析简历的亮点和不足,判断其能力匹配度和意愿匹配度,并智能提示有哪些需要具备但简历中没有体现的技能点,要和候选人去沟通确认;人选意愿度不高时应该采取什么措施以提高人选意愿度。

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04 人才搜索

探也通过引入知识图谱中的实体以及实体的描述信息丰富语义,优化信息检索模型,可灵活支持各类实体搜索,让人才搜索更便捷,更智能。

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05 职位人才洞察

基于庞大的知识图谱和数据支持,探也可针对职位的市场人才数据情况进行洞察,让你在招聘前先掌握人才市场分布情况,薪资情况,知己知彼,百战不殆。

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此外,还能针对该职位关联的人选进行洞察分析,判断职位市场竞争力,根据洞察结果思考应该如何调整招聘策略。

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06 定向挖掘人才

在探也平台,你可以根据行业、细分领域,项目、融资轮次、行业地位、公司特性(如乙方、ToB)等来定向挖掘目标公司和对应的人才。

此外,针对ToB行业比较难招的销售商务类人才,探也还可以根据目标客户行业来精准挖掘,如需要有能源电力、石油化工、机械制造等行业销售背景的人才,那可以选择目标客户行业为能源、石油石化、机械制造的标签进行定向挖掘。

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定向精准挖掘的背后,是探也针对这些实体进行了关系建构,如针对行业、细分领域、项目、技能等,建立了父子关系层级结构,使某些属性具有可继承性,某些具有单向性,如你要找有金融客户资源的销售,那么目标客户行业为保险、证券、银行等的公司出来的销售也都是符合要求的,但反过来就不成立了,如你要找有保险公司客户资源的KA,有金融客户资源的销售就不一定合适了。

07 自动搜寻人才

定向挖掘出来的公司,RPA可结合知识图谱,自动用这些公司的全称、简称、以及产品或项目名去招聘渠道上定向搜寻人才,并通过RPA对这些人才进行持续跟踪和培育。

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在过去,一些招聘者或资深猎头在定向找人的策略是:先花费大量的时间和精力做Mapping列出对标公司,再按图索骥一个一个去渠道上搜寻人才,日复一日。

而现在,探也通过知识图谱+RPA,十几分钟甚至几分钟就能实现人才的Mapping和定向搜寻,这是新技术赋能招聘所带来的生产方式质的飞跃。

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知识图谱+NLP+机器学习+RPA,是AI招聘的核心支撑。

随着不同行业的知识按照统一的方式和规范被积累和沉淀,再加上招聘者在探也平台的操作反馈,知识图谱与深度学习相互融合相互促进。在探也AI招聘平台上,重复性的体力劳动被RPA所替代,重复性的脑力工作正在被知识图谱和深度学习所取代,我们完全有理由相信,这将重塑未来的招聘方式。

探也愿和新生代招聘者一起,先看到未来。

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探也(TAIENT)是一家基于AI的招聘管理系统,拥有纯自研的DL-NLP、Chatot、RPA及人才知识图谱等行业领先技术,助力企业降本增效,获得人才竞争优势,实现人力资本增值和能力提升。

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