通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法和系统

摘要

本发明涉及职务管理应用技术领域，且公开了通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的系统，包括创建分类标签专用数据库、招聘文本搜索获取系统、通过NLP技术抽取目标文本系统和从属关系判断系统。招聘文本搜索获取系统包括预设规则模块，预设规则模块的输出端与搜索模块的输入端通过信号连接，搜索模块的输出端与招聘信息获取模块的输入端通过信号连接，招聘信息获取模块的输出端与招聘信息处理模块的输入端通过信号连接，招聘信息处理模块的输出端与招聘信息汇总模块的输入端通过信号连接。本发明通过招聘文本搜索获取系统中的预设规则模块，实现了对搜索信息结果进行整理分类，便于使用者查询到联系人的职位所属部门等具体信息。

说明书

技术领域

本发明涉及职务管理应用技术领域，具体为通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法和系统。

背景技术

通讯录是一种利用互联网实现通讯录信息同步更新和备份的应用或服务，并方便使用者利用手机电脑等任何联网设备和搜索软件工具对通讯录中记录的联系人的信息进行搜索查询，此外在使用者的通讯录页面里，包含了联系人的名字、手机号、公司名称和职务等信息，对于通讯录系统想要自动识别某个联系人的具体所属公司部门信息并不方便，因此为了通过通讯录联系人的职务信息自动识别其具体所属部门，亟需发明一种创新的方法和系统。

发明内容

(一)解决的技术问题

本发明的目的在于提供通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、创建企事业单位部门分类标签专用数据库；

S2、确立预设规则并获取招聘文本；

S3、通过NLP技术抽取目标文本内容；

S4、通过命名实体关系算法计算从属信息关系。

优选的，所述确立预设规则并获取招聘文本，包括搜索的互联网内容对象和搜索关键词，其中搜索的互联网内容对象包含网页、APP和exe软件，搜索关键词包括企业名称和联系人职位关键词。

优选的，所述通过NLP技术抽取目标文本内容，包括目标文本内容和NLP技术，其中目标文本内容包含与已知的联系人职位相同或近似的文字，简称A信息，与企事业单位部门分类标签专用数据库中的分类标签文字一致或近似的文字，简称B信息，NLP技术又称自然语言处理技术，主要应用于机器翻译、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。所述NLP技术为通用公开技术。

通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的系统，包括创建分类标签专用数据库、招聘文本搜索获取系统、通过NLP技术抽取目标文本系统和从属关系判断系统。

优选的，所述招聘文本搜索获取系统包括预设规则模块，所述预设规则模块的输出端与搜索模块的输入端通过信号连接，所述搜索模块的输出端与招聘信息获取模块的输入端通过信号连接，所述招聘信息获取模块的输出端与招聘信息处理模块的输入端通过信号连接，所述招聘信息处理模块的输出端与招聘信息汇总模块的输入端通过信号连接。

优选的，所述通过NLP技术抽取目标文本系统包括文本近似度计算技术模块，所述文本近似度计算技术模块的输出端与信息对比模块的输入端通过信号连接，所述信息对比模块的输出端与信息筛选技术模块的输入端通过信号连接，所述信息筛选技术模块的输出端与信息归类模块的输入端通过信号连接，所述信息对比模块的输出端与信息归类模块的输入端通过信号连接。

优选的，所述从属关系判断系统包括实体关系算法模块，所述实体关系算法模块的输出端与信息判断模块的输入端通过信号连接，所述信息判断模块的输出端与信息确认模块的输入端通过信号连接，所述信息确认模块的输出端与终止计算模块的输入端通过信号连接，所述信息确认模块的输出端与填充信息模块的输入端通过信号连接。

与现有技术相比，本发明提供了通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法和系统，具备以下有益效果：

1、本发明通过招聘文本搜索获取系统中的预设规则模块，可以根据互联网中的网页、APP和exe软件对象，从而在联系人所在公司的招聘信息进行搜索，此外在获取招聘文本的过程中，还可以利用关键词等对通讯里内联系人的企业名称和联系人职位信息进行搜索，并实现了对搜索信息结果进行整理分类，便于使用者查询到联系人的职位所属部门等具体信息。

2、本发明通过NLP技术抽取目标文本内容，从而对搜索查询的结果通过NLP技术进行目标信息的识别和分类操作，可快速地对通讯录联系人的职务的所属部门进行自动识别，并进一步方便使用者查询到通讯录里联系人的具体所属部门。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：

图1为本发明流程图；

图2为本发明的主系统框图；

图3为本发明招聘文本搜索获取系统的系统框图；

图4为本发明抽取目标文本的系统框图；

图5为本发明从属关系判断系统的系统框图。

图中：1、创建分类标签专用数据库；2、招聘文本搜索获取系统；21、预设规则模块；22、搜索模块；23、招聘信息获取模块；24、招聘信息处理模块；25、招聘信息汇总模块；3、通过NLP技术抽取目标文本系统；31、文本近似度计算技术模块；32、信息对比模块；33、信息筛选技术模块；34、信息归类模块；4、从属关系判断系统；41、实体关系算法模块；42、信息判断模块；43、信息确认模块；44、终止计算模块；45、填充信息模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：

通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的方法，包括以下步骤：

S1、创建企事业单位部门分类标签专用数据库；

S2、确立预设规则并获取招聘文本；

S3、通过NLP技术抽取目标文本内容；

S4、通过命名实体关系算法计算从属信息关系。

确立预设规则并获取招聘文本包括搜索的互联网内容对象和搜索关键词，其中搜索的互联网内容对象包含网页、APP和exe软件，搜索关键词包括企业名称和联系人职位关键词，通过NLP技术抽取目标文本内容包括目标文本内容和NLP技术，其中目标文本内容包含与已知的联系人职位相同或近似的文字，简称A信息，与企事业单位部门分类标签专用数据库中的分类标签文字一致或近似的文字，简称B信息，NLP技术又称自然语言处理技术，主要应用于机器翻译、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。所述NLP技术为通用公开技术。

通过通讯录联系人的职务自动识别所属部门的系统，包括创建分类标签专用数据库1、招聘文本搜索获取系统2、通过NLP技术抽取目标文本系统3和从属关系判断系统4。

招聘文本搜索获取系统2包括预设规则模块21，预设规则模块21的输出端与搜索模块22的输入端通过信号连接，搜索模块22的输出端与招聘信息获取模块23的输入端通过信号连接，招聘信息获取模块23的输出端与招聘信息处理模块24的输入端通过信号连接，招聘信息处理模块24的输出端与招聘信息汇总模块25的输入端通过信号连接，通过NLP技术抽取目标文本系统3包括文本近似度计算技术模块31，文本近似度计算技术模块31的输出端与信息对比模块32的输入端通过信号连接，信息对比模块32的输出端与信息筛选技术模块33的输入端通过信号连接，信息筛选技术模块33的输出端与信息归类模块34的输入端通过信号连接，信息对比模块32的输出端与信息归类模块34的输入端通过信号连接，从属关系判断系统4包括实体关系算法模块41，实体关系算法模块41的输出端与信息判断模块42的输入端通过信号连接，信息判断模块42的输出端与信息确认模块43的输入端通过信号连接，信息确认模块43的输出端与终止计算模块44的输入端通过信号连接，信息确认模块43的输出端与填充信息模块45的输入端通过信号连接。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程和方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程和方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程和方法中还存在另外的相同要素。