摘要
本发明公开了基于大语言模型和多Prompt的深度学习智能人岗匹配方法及系统,涉及大数据技术领域,通过收集简历数据集和岗位数据集,构建以简历数据集和岗位数据集为输入,以简历嵌入向量和岗位嵌入向量为输出,以嵌入向量的匹配相似度作为预测目标的双塔模型,并对双塔模型进行训练,构建以简历数据集和岗位数据集为输入,以匹配度为输出的匹配模型,并对匹配模型进行训练,收集人岗匹配请求,并通过双塔模型为人岗匹配请求提供初筛集合,再使用匹配模型从初筛集合中筛选出最终匹配结果。通过两个模型的协同工作,实现了高效且精准的人岗匹配。
技术关键词
大语言模型
模型训练模块
分类阈值
匹配模块
注意力
混合损失函数
生成简历
文本
样本
计算机设备
后台数据库
切片
大数据技术
企业
存储器
处理器
站点
可读存储介质
分层
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数据集构建方法
机器学习模型
分类阈值
分类基准
脑电信号采集设备
文本
多模态注意力
图像生成方法
计算机程序产品
对象
查询特征
图像
抑制背景干扰
语义注意力
卷积编码器