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作者：张茜;白琳;杨丽娜;李陶深;
单位：广西医科大学第一附属医院;广西大学计算机与电子信息学院;广西大学科研院;
摘要：针对医院人才招聘中人岗匹配智能化程度不足的问题，提出一种基于自注意力深度学习与属性关联分析的人岗匹配模型。模型首先构建属性级的文本契合度预测模块，模块采用BERT技术获取细化的文本高级语义特征，提高简历与岗位需求说明书的属性级匹配预测准确性；其次，设计一种自注意力深度学习网络对多种属性的预测进行优化组合；然后基于深度全连接网络，建立从多种属性预测的优化组合到人岗匹配预测的非线性映射关系；最终实现基于多属性预测优化组合的人岗智能匹配。实验结果表明，所提模型在医学类招聘数据集上的精度达到86.2%,显著提高了人岗智能匹配的性能。
关键词：智能招聘;;人岗匹配;;自注意力机制;;属性关联关系建模;;深度学习网络
基金资助：广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159171);; 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2024KY0082);; 广西卫生健康委员会自筹经费科研课题(Z20210860);; 广西医科大学哲学社会科学研究课题(2022B13)
