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申请/专利权人：武汉华林梦想科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理领域，更具体地，本发明涉及基于大数据的职业技能评估方法及系统。所述方法包括：对作答文本和语料库进行分词处理获得若干字词，对所有字词进行词性标注并聚类，计算词性影响值；对字词进行分组，计算目标字词组在作答文本中的文本影响度，计算目标字词组在语料库中的语料影响度；计算目标字词的文本影响度和语料影响度的词意相似度，计算目标字词在作答文本中的位置信息与目标字词在语料库中的位置信息的距离相似度，计算TF‑IDF修正值，完成职业技能评估。通过本发明的技术方案，能够提高TF‑IDF值的准确性，为企业提供更准确的评估依据，提升评估的准确性。
主权项：1.基于大数据的职业技能评估方法，其特征在于，包括：对作答文本和语料库进行分词处理获得若干字词，对所有字词进行词性标注并聚类，将字词在不同词性中出现频率最大值与字词在每个词性中出现频率的累加值的比值作为字词的词性影响值；其中，根据文本生成模型将企业内部资料生成多个文本，作为职业技能评估的语料库；对字词进行分组，在作答文本中，将目标字词的词性影响值与目标字词组中每个字词的词性影响值累加值的比值作为第一影响度，并将所有目标字词的第一影响度的均值作为文本影响度，其中，目标字词为同时在作答文本和语料库中出现的任意一个字词，目标字词组为含目标字词的字词组；在语料库中，将目标字词的词性影响值与目标字词组中每个字词的词性影响值累加值的比值作为第二影响度，将所有目标字词的第二影响度均值作为语料库中文本的第三影响度，将目标字词在语料库中所有文本的第三影响度均值作为语料影响度；计算目标字词的文本影响度和语料影响度的词意相似度，满足关系式： ，其中，表示字词的词意相似度，表示字词的文本影响度，表示字词的语料影响度，表示归一化函数，字词即为目标字词；将词意相似度与目标字词的初始TF-IDF值的乘积作为TF-IDF修正值，TF-IDF修正值能够反映作答文本与语料库的相关性，以进行职业技能评估。
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