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龙图腾网获悉上海仪电人工智能创新院有限公司申请的专利一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115470271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211280458.8，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法及系统是由牛红星;孙兆群;崔一澜;刘建志设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤S1、分别采集专业文本数据Dt和学生的就业数据DW；步骤S2、采用无监督的词汇挖掘算法，从专业文本数据Dt中提取出学生的专业技能标签W；步骤S3、将就业数据DW作为监督信号，采用神经网络算法对提取的专业技能标签W进行进一步映射，训练后得到表征学生就业能力的专业技能特征。与现有技术相比，本发明得到了细粒度更高的就业能力维度特征，提高了学生就业评估的准确性。

本发明授权一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于专业技能标签的学生就业能力评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、分别采集专业文本数据和毕业生的就业数据； 步骤S2、采用无监督的词汇挖掘算法，从专业文本数据中提取出学生的专业技能标签词汇； 步骤S3、将就业数据作为监督信号，采用神经网络算法对提取的专业技能标签词汇进行进一步映射，训练后得到表征学生就业能力的专业技能特征； 步骤S4、基于专业技能特征及权重设置，对学生就业能力进行评价； 所述步骤S1中的专业文本数据包括内部数据和外部数据； 所述内部数据包括专业介绍、培养方案介绍、选修专业课程相关的文本数据； 所述外部数据包括就业网站上的专业解读文本数据； 所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S21、利用分词工具对专业文本数据进行停用词处理以及分词处理，并基于分词后的结果构建字典树； 步骤S22、根据构建的字典树分别计算左右熵和互信息，并且将左右熵和互信息相加作为得分，排序后选择分数最高的前个词作为候选词； 步骤S23、对候选词做语义筛选，利用候选词对语料进行分词，训练word2vec模型，获得候选词的词向量； 步骤S24、从候选词中选取人工标注部分词语作为中心词，利用词向量计算其它候选词与中心词的距离，对候选词进行筛选； 步骤S25、根据规则或者人工对前面获得的候选词作进一步筛选，得到专业技能词汇； 步骤S26、针对每个学生的内部数据，获得学生对应的专业技能标签词汇； 所述步骤S3包括以下子步骤： 步骤S31、根据毕业生的就业数据构造分类学习数据集，其中，表示毕业生的专业技能标签词汇，表示毕业生的就业领域； 步骤S32、输入词汇列表，经过Bert编码器网络后得到专业能力特征； 步骤S33、将专业能力特征输入至Bert解码器网络，经过softmax激活函数后输出，采用多分类损失函数进行训练； 步骤S34、采用训练后的Bert编码器网络，将专业能力特征作为该学生的就业能力维度中的专业技能维度的特征向量。

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