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垂直于招聘场景的全行业知识图谱

自然语言处理结合数据挖掘与专业招聘顾问,训练生成招聘场景下超大规模的全行业知识图谱。 无论是在招聘、还是培训领域, 它都能让机器变得更“聪明”,更像人类那样思考。

体验一下

我们的优势

kg

全面覆盖招聘百科 + 全行业职能常识

数十种实体类型,数百万实体概念以及数千万实体和关系,覆盖绝大多数行业招聘相关知识。

theco

强大的数据挖掘和图谱构建技术

针对招聘场景量身定制的数据挖掘和图谱自动构建技术,保证了图谱的规模和质量以及可持续迭代能力。

nlp

先进的自然语言理解算法

通过算法整合,提供包括分词、实体识别和消歧等自然语言理解底层技术相关接口,最大化图谱数据价值。

scenario

丰富的应用场景

可应用于信息增强、文档解析、文本分析、意图识别、语义识别、人岗匹配等多种应用场景。

admin

灵活的知识图谱管理后台

可方便建立与管理自定义知识与业务规则,灵活应对业务变化。

cloud

私有部署/云端 API 接入

企业开发者可快速完成服务接入,支持私有部署或云端 API 访问。

全面覆盖招聘百科图谱

招聘百科图谱 全行业职能常识图谱
主要内容

学校/教育培训机构、公司/商业机构实体、证书/

名誉、教育/学术/专业/、地理位置等等实体信息

和属性,以及自定义标签

技能(工具/技术、活动/任务/事务/流程)、岗

位、行业、领域等实体及实体的概念层次和分类,

以及各类实体与岗位的关系

图谱关系示例

SchoolNatureOf(办学性质)

LocatedIn(地理位置)

IndustryOf(所属行业)

isA(实体概念关系)

isPropertyOf(属性关系)

Co-occurrence(共现关系)

匹配方式

归一化后的精确匹配

基于 Concept Cluster 和语义典型性的概念化分类匹配

应用示例

信息增强:

· 学校如何、公司怎么样、项目是什么

· 识别名企背景、行业背景

· 识别独立院校(民办高校的一种)

· 识别专业术语、产品

· 外包公司识别、培训机构识别及人岗匹配等

· 人才库检索意图识别

· 招聘意图识别(JD解析)

· 差异化的岗位要求提取

· 技能分类

· 以人搜人

...

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让机器能真正读懂文字背后的含义

ml

hat“北大毕业”

北京大学 (Peking University) 简称“北大”,诞生于1898年,初名… 985/211 双一流 教育背景良好 国内顶尖

building“字节跳动”

字节跳动公司产品:今日头条、抖音、 TikTok、火山小视频、懂车帝… 新闻资讯 人工智能
国内顶尖 短视频

sketch“UI设计师”

视觉设计 用户界面 UI设计 设计规范 平面设计 交互设计 用户体验 美术 UI/UX Sketch PS AI

person“在线教育”

课程 K12教育 职业教育 培训教育 语言培训 IT教育 编程教育 知识付费

倍罗知识图谱数据挖掘和构建技术

知识大数据录入,机器与专业团队整理

wiki baidu hudong sougou mbalib forbes zhihu chuangyebang jiaoyubu arwu wur xuexin

搭建知识体系

针对性整合广泛的百科、智库知识搭建融合成知识体系。

教育知识聚合

包含院校信息、重点专业信息梳理。

行业知识聚合

分支行业关联企业与领域认知覆盖面广

kg-lab

1

基于超大规模语料

倍罗以大规模的脱敏简历数据和千万级的岗位要求数据以及多个千万级开放百科类数据源作为原始语料,基于 EMR 大数据处理平台进行预料预处理,保证最大程度的覆盖率。

2

领域定制的预处理和 NLP 底层技术

为了贴合招聘场景,倍罗研发了从新词发现、词法分析、实体识别到短文本解析和文档解析等多个层面的算法和技术,让 NLP 真正在招聘场景落地。

3

持续挖掘和迭代更新能力

在前期需要投入大量专家顾问构建图谱基础框架的情况下,后期通过结合模式识别,概率图模型和其他图谱挖掘技术,大幅提升了图谱构建效率,使得大规模图谱更新的成本降到最低。

4

小样本学习能力

根据图谱构建技术稍作改造即可实现小样本学习能力,解决小众岗位或特殊职能岗位相关图谱构建难题。

知识图谱管理后台

当企业有个性化知识图谱需求,完全可以自由配置

concept

灵活的知识图谱管理后台

可对知识图谱中的特定数据添加特殊的标签,比如:培训机构黑名单,学校白名单等等来应对特定业务需求,且由于采用了多级管理机制,针对数据的定制标签优先级可以高于内置图谱,保证后续平滑升级。

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