CN110390086A - 一种生成文本的方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种生成文本的方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取用户的文本信息；依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；确定与所述特征信息相匹配的模板；采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。以文本为简历为例，本实施例可以通过自动识别用户的特征信息，从而输出与该特征信息相匹配的简历模板，使得用户无需手动对简历进行排版、配色，节省了简历的制作时间。

Description

一种生成文本的方法、装置和存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种生成文本的方法、一种生成文本的装置和一种存储介质。

背景技术

通常，求职者在求职时都需要准备一份或者多份简历，通过简历向招聘企业说明自己过往的学习、工作经历，以证明自己的能力和经验符合求职者申请的职位或岗位要求。然而，求职者在准备简历时，往往需要耗费大量的时间和精力，求职者需要考虑选择怎样的简历排版格式、印刷字体格式等等，以保证最终形成的简历能够引起招聘人员的注意，增加求职的成功率。

目前，有不少互联网企业提供了多种的简历制作工具，这些工具通常都内置有一些简历模板。求职者在制作简历时可以选择其中任意一套模板，然后通过将自己的学习、工作经历输入该模板中，自动生成一份简历。

发明人在实现本发明的过程中发现，由于制作的简历按照统一的模板进行生成，难免会大同小异，无法有效地将求职者个人的实际情况进行个性化展示。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种生成文本的方法、一种生成文本的装置和相应的一种存储介质。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种生成文本的方法，包括：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

可选地，所述文本信息包括多项信息，所述获取用户的文本信息包括：

接收用户逐项录入的信息；或者，

接收用户导入的已有文档，识别所述已有文档中的多项信息；或者，

获取用户预先上传的多项信息。

可选地，所述依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息包括：

分别提取所述多项信息中的关键词；

采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息。

可选地，所述多项信息包括如下信息中的至少一种：

基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，以及，兴趣爱好。

可选地，所述模板包括色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板，所述确定与所述特征信息相匹配的模板包括：

根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板。

可选地，在所述确定与所述特征信息相匹配的模板后，还包括：

展现所述模板的预览编辑界面；

接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板。

可选地，所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本包括：

将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域。

可选地，当所述文本为简历，所述求职意向包括多个时，所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本还包括：

针对多个求职意向，分别生成与所述求职意向相对应的所述用户的简历。

可选地，在所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本后，还包括：

监测所述文本信息，判断所述文本信息是否有更新；

若存在更新，根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新。

可选地，所述根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新包括：

依据所述更新后的所述文本信息，确认是否更新所述用户的特征信息；

若是，则采用更新后的特征信息，重新确定模板，将更新后的文本信息导入重新确定的模板；

若否，则将所述更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

可选地，在所述生成对应所述模板的文本后，还包括：

按照预设文档格式，导出所述文本。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种生成文本的装置，包括：

获取模块，用于获取用户的文本信息；

识别模块，用于依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定模块，用于确定与所述特征信息相匹配的模板；

生成模块，用于采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种用于生成文本的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如上述的生成文本的方法。

与背景技术相比，本发明实施例包括以下优点：

在本发明实施例中，在获取用户的文本信息后，可以根据上述文本信息识别出用户的特征信息，并在确定与该特征信息相匹配的模板后，采用该模板与文本信息，生成对应该模板的文本。以文本为简历为例，本实施例可以通过自动识别用户的特征信息，从而输出与该特征信息相匹配的简历模板，使得用户无需手动对简历进行排版、配色，节省了简历的制作时间；同时，由于生成的简历是能够匹配用户本人的特征的，有利于将求职者个人的实际情况进行个性化展示，相对于千篇一律的简历，在求职时也能够方便招聘企业或招聘者通过该简历直观地对求职者作出评价和判断，提高了求职的成功率。

附图说明

图1是本发明一个实施例的一种生成文本的方法的步骤流程示意图；

图2是本发明一个实施例的另一种生成文本的方法的步骤流程示意图；

图3是本发明一个实施例的确定用户的特征信息的示意图；

图4是本发明的一个实施例的一种生成文本的方法的流程示意图；

图5是本发明的一个实施例的一种生成文本的方法的***操作界面示意图；

图6是本发明一个实施例的一种生成文本的装置的示意性结构框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于生成文本的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本发明一个实施例的一种生成文本的方法的步骤流程示意图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，获取用户的文本信息；

需要说明的是，文本信息可以是用于生成个人简历的简历文本信息，也可以是用于生成PPT等文档的文本信息，还可以是用于生成论文等其他文本的信息，本实施例对文本信息以及生成的文本类型不作限定。

为了便于理解，本实施例以文本信息为简历文本信息为例进行后续说明。即，通过获取用户的简历文本信息，生成用户的个人简历。

在本发明实施例中，用户的文本信息可以是包括生成文本的多项信息，通过上述信息，可以说明用户本人过往的学习、工作经历的信息，以方便招聘企业或招聘者能够直观地对求职者进行评价。例如，包括用户的姓名、性别、年龄、籍贯等内容的基本信息，包括用户的毕业院校、所学专业、获得的学位等内容的教育背景信息，包括用户过往任职的单位、职务、负责的工作等内容的工作经历信息等等。当然，简历文本信息还可以包括用户本人的职业技能、项目经验、自我评价，以及，兴趣爱好等信息，本领域技术人员可以根据实际需要确定文本信息的具体内容，本实施例对此不作限定。

在具体实现中，***可以提供一界面，并在该界面上显示需要用户输入的信息。例如，***界面可以显示指示信息，要求用户在相应位置录入姓名、性别、年龄、籍贯、教育背景、工作经历等信息。在用户逐项录入信息后，***可以接收用户在该界面上逐项录入的上述信息，并作进一步处理。

在本发明的一种示例中，用户也可以直接将已有的文档导入***中，在***接收用户导入的已有文档后，可以通过OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)等技术识别上述已有文档中的多项信息。

OCR是一种使用电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

在本发明的另一种示例中，用户的文本信息也可以是该用户之前已经上传至***中的信息。例如，用户在向***上传多项个人信息后，并不一定及时地采用上述信息进行简历的生成，而是可以在下次使用时，通过获取该用户预先上传的多项个人信息的方式来生成简历。

当然，本领域技术人员可以根据实际需要，选择合适的方式获取用户的文本信息，本实施例对此不作限定。

步骤102，依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

在本发明实施例中，在获取到用户的文本信息后，可以通过对文本信息中各项信息进行分析，从而识别出用户的特征信息。

在本发明实施例中，用户的特征信息可以是一种体现用户性格、工作能力，或者学习能力的评价信息。例如，通过对用户自我评价内容的分析，可以得出用户属于人格特征中的哪一种。

在具体实现中，***可以通过提取用户的文本信息中的关键词，并对各个关键词作语义分析，从而识别出用户的特征信息。当然，通过对关键词作语义分析只是识别用户的特征分析的一种简单手段，本领域技术人员还可以采用其他方式对用户的特征信息进行识别，以获得更准确的识别结果，本实施例对此不作限定。

需要说明的是，在识别用户的特征信息时，可以首先对用户的信息逐项进行分析，分别得到一个体现该用户特征的结论，然后再基于各个结论，生成评价该用户的总体的特征信息；或者，也可以从整体上对用户的各项信息进行分析处理，直接得到一个用于评价该用户的特征信息，本实施例对此亦不作限定。

步骤103，确定与所述特征信息相匹配的模板；

在本发明实施例中，模板可以是由不同色彩配置的色系子模板、不同图标组合的图标子模板、不同风格搭配的风格子模板，或者，其他类型的子模板中的一个或多个构成的。

在识别出用户的特征信息后，***可以分别根据用户的特征信息、从每个类别的子模板中，挑选出与该特征信息相匹配的目标子模板，再将这些目标子模板合成模板。例如，可以分别从色系子模板、图标子模板和风格子模板中各挑选一个与用户的特征信息相匹配的，然后将挑选出的三个子模板合成为模板。

当然，模板也可以只是其中的一个子模板。例如，可以仅仅以与用户的特征信息相匹配的风格子模板作为模板，也可以仅仅以与用户的特征信息相匹配的色系子模板作为模板，本实施例对此不作限定。

以简历模板为例，通常，简历模板可以包括有基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、自我评价，以及，兴趣爱好等信息项。

需要说明的是，***确定的与用户的特征信息相匹配的模板可以只有唯一的一个，也可以包括多个(例如每个类别的子模板中包括多个与用户特征信息相匹配的子模板，则根据不同的排列组合会得到多个模板)。在挑选出的模板包括多个时，***可以将选择权交给用户，由用户从多个模板中选定一个作为最终生成文本的那个模板；或者，***也可以根据用户的历史行为信息从多个模板中确定一个用于向用户进行推荐的模板，上述用于向用户进行推荐的模板可以针对用户的历史行为信息进行分析后得到的。

步骤104，采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

在本发明实施例中，在确定出与用户的特征信息相匹配的模板后，***可以依据该模板和在先接收到的文本信息，最终生成对应上述模板的文本。

在具体实现中，可以将在步骤101中获取到的文本信息中各项信息导入到在步骤103中确定的模板中相应的位置，从而得到一份能够直观地体现用户特征的文本。

例如，若用户喜欢篮球，则最终生成的简历可以采用与篮球相似的橙色风格，并在兴趣爱好一栏中植入科比等篮球明星精彩扣篮的二维码等信息，方便招聘者感受求职者兴趣爱好的魅力。

在本发明实施例中，在获取用户的文本信息后，可以根据上述文本信息识别出用户的特征信息，并在确定与该特征信息相匹配的模板后，采用该模板与文本信息，生成对应上述模板的文本。以文本为简历为例，本实施例可以通过自动识别用户的特征信息，从而输出与该特征信息相匹配的简历模板，使得用户无需手动对简历进行排版、配色，节省了简历的制作时间；同时，由于生成的简历是能够匹配用户本人的特征的，有利于将求职者个人的实际情况进行个性化展示，相对于千篇一律的简历，在求职时也能够方便招聘企业或招聘者通过该简历直观地对求职者作出评价和判断，提高了求职的成功率。

参照图2，示出了本发明一个实施例的另一种生成文本的方法的步骤流程示意图，具体可以包括如下步骤：

步骤201，接收用户导入的已有文档，识别所述已有文档中的多项信息；

需要说明的是，文本信息可以是用于生成个人简历的简历文本信息，也可以是用于生成PPT等文档的文本信息，还可以是用于生成论文等其他文本的信息，本实施例对文本信息以及生成的文本类型不作限定。

为了便于理解，本实施例以文本信息为简历文本信息为例进行后续说明。即，通过获取用户的简历文本信息，生成用户的个人简历。

在本发明实施例中，在生成简历前，用户首先应当向***输入自己的简历文本信息，该简历文本信息可以是记录有用户本人的基本信息，以及过往的学习、工作经理的多项个人信息。

需要说明的是，用户向***输入的简历文本信息可以是当前实时输入的信息，也可以在先输入并存储在***中的信息，本实施例对此不作限定。

在本发明实施例中，简历文本信息可以包括用户的基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，和/或，兴趣爱好等等。

在具体实现中，用户可以将已有的简历文档直接导入***中，***在接收到上述已有的简历文档后，可以通过OCR技术识别出用户的多项个人信息。

步骤202，分别提取所述多项信息中的关键词；

在本发明实施例中，用户的文本信息中的关键词可以是具有具体含义的实体词，通过语义学分析，可以提取出上述关键词。

在具体实现中，在提取关键词时可以按照文本信息中的不同项分别进行。

例如，在简历文本信息包括用户的基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，以及，兴趣爱好时，可以分别提取出基本信息中的关键词、教育背景中的关键词，直到分别提取出上述八项个人信息中各自的关键词为止。

步骤203，采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

在本发明实施例中，可以按照从用户的各项信息中提取出的关键词进行分别分析，从而得到该用户任一项信息的概率分布。

在具体实现中，可以采用贝叶斯算法(Bayesian Classifier)计算上述概率分布。贝叶斯算法是是一类利用概率统计知识进行分类的算法，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。该算法的本质就是进行分类，通过提取特征集合，进而进行类别识别。

贝叶斯算法的公式可以表示为：P(B|A)＝P(A|B)P(B)/P(A)，该公式的结果为在A条件下B发生的概率。

在实际应用中，通过对公式进行转化，也就是在用户简历文本信息含有语言关键词的情况下，可以得出哪种风格与用户更匹配的结论。

以评价用户性格来举例，根据用户的自我评价信息，通过提取关键词并进行匹配程度计算，采用如下公式，可以最终得出该用户的性格计算结果。

P(关键词|性格词库)＝P(关键词|性格词库1)+P(关键词|性格词库2)+···+P(关键词|性格词库n)

进一步地，对于人类性格，通常可以划分为多个大的类别，例如，其中两类可以为完美型性格和全爱型性格。假设能够表达完美型性格的性格词库中包括有词组1000个，表达全爱型性格的性格词库中包括有词组200个。在用户的简历文本信息中，含有完美型性格的词组有2个，含有全爱型性格的词组有3个。那么运用上述公式可以得到：

P(全爱型性格关键词|全爱型性格词库>P(完美型性格关键词|完美型性格词库)

因此，可以判定用户属于全爱型性格的概率会更高一点。若还有其他性格关键词，则可一一判断验证即可，最终能够得出一个用户性格分布占比的结论。

步骤204，根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息；

在本发明实施例中，在分别按照步骤203中的方法对用户文本信息中的各项信息进行处理，并得到相应的概率分布后，可以最终输出该用户的特征信息。

如图3所示，是本发明一个实施例的确定用户的特征信息的示意图。在图3中，通过对用户的自我评价信息中的多个关键词进行识别，可以得到针对用户的性格的评价结论；通过对用户的教育背景信息中的多个关键词进行识别，可以得到针对用户的专业基础的评价结论；通过对用户的工作经历信息中的多个关键词进行识别，可以得到针对该用户的工作能力的评价结论；在分别对全部各项个人信息中的关键词进行识别，并分别得到一个评价结论后，可以综合上述各个评价结论，生成评价该用户的特征信息。

步骤205，根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

在本发明实施例中，***可以分别预置多种类型的子模板。例如，子模板可以包括不同色彩配置的色系子模板、不同图标组合的图标子模板、不同风格搭配的风格子模板，或者，其他类型的子模板。

在具体实现中，在确定用户的特征信息后，可以分别确定与该特征信息相匹配的各种类型子模板。例如，对于某一类型的特征信息1，与该特征信息1相匹配的风格子模板可以是风格子模板1、与该特征信息1相匹配的色系子模板可以是色系子模板2、与该特征信息1相匹配的图标子模板可以是图标子模板3，即：

表一：

若上述特征信息1是由不同的性格评价结论、专业基础评价结论、工作能力评价结论综合得到，则，上述表一可以进一步表示为：

表二：

步骤206，根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板；

在本发明实施例中，模板可以是由可以是由不同色彩配置的色系子模板、不同图标组合的图标子模板、不同风格搭配的风格子模板，或者，其他类型的子模板中的一个或多个构成的。

因此，在确定出上述子模板后，可以分别将各个子模板通过***界面展现给用户，由用户选定具体采用哪一个或哪几个子模板来生成模板。例如，用户可以选定其中的色系子模板2，然后基于上述色系子模板2生成模板；或者，用户也可以同时选定其中的色系子模板2和风格子模板3，然后基于上述色系子模板2和风格子模板3合成模板，本实施例对此不作限定。

当然，***也可以根据特征信息向用户推荐子模板，***推荐的子模板可以包括一个，两个或者多个。当***推荐的子模板仅仅只有一个时，可以以该子模板作为生成文本的模板；当***推荐的子模板超过一个时，可以对各个子模板进行合成，从而得到模板。例如，***可以推荐色系子模板3，然后基于色系子模板3生成模板；或者，用户推荐的子模板包括色系子模板3、风格子模板4和图标子模板1，则可以基于上述三种子模板，合成用户的模板。

在本发明的一种示例中，模板可以包括多个。多个模板可以是由用户在不同类型的子模板中选定的目标子模板合成，也可以是由***直接向用户推荐的多个模板，本实施例对此不作限定。

在本发明实施例中，针对多个模板，还可以分别生成与上述多个模板相对应的多份文本。例如，针对用户选定的5份简历模板，可以分别生成5份简历，每份简历与一份简历模板对应，使得用户在使用时，可以根据实际需要直接从5份简历中进行选择。

步骤207，展现所述模板的预览编辑界面；

当用户选定某一类型的模板后，***可以提供一预览编辑界面给用户，由用户针对当前选定的模板做进一步的调整。

步骤208，接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

在具体实现中，可以利用JS(JavaScript，一种直译式脚本语言)等技术输出的预览版简历提供给用户拖拽优化和增删文字、模块的二次机会，并通过识别模块尺寸区域进行智能调距，实现最优的视觉效果。

步骤209，按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板；

当按照用户的编辑指令实现对模板的优化和调整后，***可以生成最终采用的目标模板。

在具体实现中，用户可以通过拖曳的方式，对简历模板中的各个区域进行调整。例如，调整各个区域的大小、形状，以及，摆放的位置等等。还可以对某些区域进行删除，增加其他类型的区域等等，本实施例对调整的具体方式不作限定。

上述目标简历模板可以包括用户在步骤201导入的已有简历文档中的各项个人信息填写区域，即用于填写用户的基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，以及，兴趣爱好等信息项。

步骤210，将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域；

在具体实现中，可以将从已有简历文档中识别获得的该用户的各项个人信息，分别导入目标简历模板的对应区域，从而生成完整的简历。

在本发明的一种示例中，在生成用户的简历时，还可以根据用户的求职意向来生成简历。

通常，用户在求职时的求职意向可能包括多个，针对不同的求职意向，生成的简历也可以是不同的。即，可以针对多个求职意向，分别生成与上述多个求职意向相对应的用户的简历。

例如，用户的求职意向有结构工程师和前端工程师两个，在生成简历时，可以针对上述两个求职意向，分别生成匹配结构工程师和前端工程师的两份简历。

步骤211，按照预设文档格式，导出所述文本。

在本发明实施例中，在生成完整的文本后，可以按照预设的文档格式，导出上述文本，供用户使用。预设的文档格式可以是pdf格式、word格式，或者其他格式，本实施例对此不作限定。

作为本发明的一种示例，在生成文本后，还可以对上述文本进行更新。

在本发明实施例中，可以监测用户的文本信息，判断上述文本信息是否有更新。例如，用户是否增加了新的工作经历，是否变更了居住地、联系方式等等。若存在上述更新，则可以根据更新后的文本信息对上述文本进行更新。

在具体实现中，可以通过判断更新的文本信息是否对确定用户的特征信息起作用来对已有的文本进行更新。具体地，可以依据更新后的文本信息，确认是否更新用户的特征信息。如果需要更新用户的特征信息，则可以采用更新后的特征信息，重新确定模板，并将更新后的文本信息导入重新确定的模板；如果不需要更新用户的特征信息，则可以直接将更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

在本发明实施例中，通过导入已有的简历文档并识别其中的各项个人信息，然后基于各项个人信息分别得到对应的评价结论，从而可以确定出用户的特征信息，并在与该特征信息相匹配的多个简历模板中确定一个或多个，由用户作进一步的编辑处理，进而生成最终的目标简历模板，在将用户的各项个人信息导入上述目标简历模板后，可以导出最终的简历，供用户使用。

本实施例通过导入已有的简历文档并自动识别其中的信息，方便了用户在已有简历的基础上进行处理，减少了用户手动输入个人信息的操作时间；通过逐项识别得到针对用户各项信息的评价结论，提高最终生成的用户的特征信息的准确率，也同时提高了输出的匹配该特征信息的简历模板的准确率，相对于千篇一律的简历，在求职时能够方便招聘企业或招聘者通过该简历直观地对求职者作出评价和判断，提高了求职的成功率。其次，本实施例还可以根据用户的求职意向等信息分别生成多份简历，使得生成的简历与用户的求职意向能够一一对应。在生成简历后，还能够在用户的简历文本信息发生变化后，及时地对已有的简历进行更新，无须用户手动对简历进行更新，相对于现有的生成简历及更新简历的方式，操作更便捷。

为了便于理解，下面以一个完整的示例对本发明的生成文本的方法作一介绍。

参照图4和图5，分别是本发明的一个实施例的一种生成文本的方法的流程示意图和***操作界面示意图。

在图4中，当用户输入简历文本信息后，例如，用户将已有的简历文档导入***中，***可以对上述文档中的文字信息进行识别，分别获得用户简历中的各项个人信息，然后通过进行数据库匹配，确定出相应的简历模板，并进行简历模板的排版、配色、用户编辑调优等操作输出简历，最终以pdf格式导出上述简历。

对应于图5，在开始时，用户可以通过点击***界面中的“开始”按钮，触发简历生成的操作流程。在简历文本信息录入界面，用户可以选择通过“导入已有的简历文档”或者“手动输入”的方式录入信息。若用户导入已有的简历文档，***可以对已有的简历文档中的文字进行识别，得到各项个人信息。然后，用户可以在***界面中选择“求职意向”、提交针对简历的色系、图标形状、简历风格等方面的喜好，然后由***进行简历的制作。需要说明的是，求职意向等信息可以是直接通过识别已有简历文档中的信息确定，或者在用户手动输入时填写，本实施例对此不作限定。在完成简历制作后，***可以向用户展现一预览编辑界面，由用户对制作的简历作进一步的调整处理，然后导出最终的简历，从而得到与用户的特征信息或求职意向相匹配的个性化简历。例如，若用户喜欢篮球，则最终生成的简历可在兴趣爱好一栏中植入科比等篮球明星精彩扣篮的二维码等信息，方便招聘者感受求职者兴趣爱好的魅力。若用户的求职意向为淘宝工程师，则可以在简历中采用淘宝色系-橙色系作为主色调，并抓取淘宝官方设计规范对简历进行自动调优，使简历更具亲和力。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图6，示出了本发明一个实施例的一种生成文本的装置的示意性结构框图，具体可以包括如下模块：

获取模块601，用于获取用户的文本信息；

识别模块602，用于依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定模块603，用于确定与所述特征信息相匹配的模板；

生成模块604，用于采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

在本发明实施例中，所述文本信息可以包括多项信息，所述获取模块601具体可以包括如下子模块：

信息接收子模块，用于接收用户逐项录入的信息；

文档接收子模块，用于接收用户导入的已有文档；

信息识别子模块，用于识别所述已有文档中的多项信息；

信息获取子模块，用于获取用户预先上传的多项信息。

在本发明实施例中，所述识别模块602具体可以包括如下子模块：

关键词提取子模块，用于分别提取所述多项信息中的关键词；

概率分布计算子模块，用于采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

特征信息确定子模块，用于根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息。

在本发明实施例中，所述多项信息可以以包括如下信息中的至少一种：

基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，以及，兴趣爱好。

在本发明实施例中，所述模板可以包括色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板，所述确定模块603具体可以包括如下子模块：

模板确定子模块，用于根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

模板确定子模块，用于根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板。

在本发明实施例中，所述确定模块603还可以包括如下子模块：

预览编辑界面展现子模块，用于展现所述模板的预览编辑界面；

编辑指令接收子模块，用于接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

目标模板生成子模块，用于按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板。

在本发明实施例中，所述生成模块604具体可以包括如下子模块：

文本信息导入子模块，用于将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域。

在本发明实施例中，当所述文本为简历，所述求职意向包括多个时，所述生成模块604还可以包括如下子模块：

第一生成子模块，用于针对多个求职意向，分别生成与所述求职意向相对应的所述用户的简历。

在本发明实施例中，所述装置还可以包括如下模块：

监测模块，用于监测所述文本信息，判断所述文本信息是否有更新；

更新模块，用于若所述文本信息存在更新，根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新。

在本发明实施例中，所述更新模块具体可以包括如下子模块：

特征信息确认子模块，用于依据所述更新后的所述文本信息，确认是否更新所述用户的特征信息；

第一更新子模块，用于若所述用户的特征信息更新，则采用更新后的特征信息，重新确定模板，将更新后的文本信息导入重新确定的模板；

第二更新子模块，用于若所述用户的特征信息未更新，则将所述更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

在本发明实施例中，所述装置还可以包括如下模块：

导出模块，用于按照预设文档格式，导出所述文本。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

图7是根据一示例性实施例示出的一种用于生成文本的装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。

处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的生成文本的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。

存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口712为处理组件702和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述生成文本的方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述生成文本的方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种用于生成文本的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

接收用户逐项录入的信息；或者，

接收用户导入的已有文档，识别所述已有文档中的多项信息；或者，

获取用户预先上传的多项信息。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

分别提取所述多项信息中的关键词；

采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

展现所述模板的预览编辑界面；

接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

针对多个求职意向，分别生成与所述求职意向相对应的所述用户的简历。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

监测所述文本信息，判断所述文本信息是否有更新；

若存在更新，根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

依据所述更新后的所述文本信息，确认是否更新所述用户的特征信息；

若是，则采用更新后的特征信息，重新确定模板，将更新后的文本信息导入重新确定的模板；

若否，则将所述更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：

按照预设文档格式，导出所述文本。

一种存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如下操作：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

接收用户逐项录入的信息；或者，

接收用户导入的已有文档，识别所述已有文档中的多项信息；或者，

获取用户预先上传的多项信息。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

分别提取所述多项信息中的关键词；

采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

展现所述模板的预览编辑界面；

接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

针对多个求职意向，分别生成与所述求职意向相对应的所述用户的简历。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

监测所述文本信息，判断所述文本信息是否有更新；

若存在更新，根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

依据所述更新后的所述文本信息，确认是否更新所述用户的特征信息；

若是，则采用更新后的特征信息，重新确定模板，将更新后的文本信息导入重新确定的模板；

若否，则将所述更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，终端还能够执行如下操作：

按照预设文档格式，导出所述文本。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，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、方法、物品或者终端设备所固有的要素。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、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种生成文本的方法、一种生成文本的装置和一种存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种生成文本的方法，其特征在于，包括：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本信息包括多项信息，所述获取用户的文本信息包括：

接收用户逐项录入的信息；或者，

接收用户导入的已有文档，识别所述已有文档中的多项信息；或者，

获取用户预先上传的多项信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息包括：

分别提取所述多项信息中的关键词；

采用所述关键词，计算所述用户的任一项信息的概率分布；

根据所述任一项信息的概率分布，确定所述用户的特征信息。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多项信息包括如下信息中的至少一种：

基本信息、教育背景、工作经历、职业技能、项目经验、求职意向、自我评价，以及，兴趣爱好。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模板包括色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板，所述确定与所述特征信息相匹配的模板包括：

根据所述特征信息，分别确定与所述特征信息相匹配的色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板；

根据所述色系子模板、图标子模板，和/或，风格子模板确定模板。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述确定与所述特征信息相匹配的模板后，还包括：

展现所述模板的预览编辑界面；

接收所述用户针对所述模板的编辑指令；

按照所述编辑指令，对所述模板进行调整，生成目标模板。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本包括：

将所述用户的文本信息导入所述目标模板的对应区域。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述文本为简历，所述求职意向包括多个时，所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本还包括：

针对多个求职意向，分别生成与所述求职意向相对应的所述用户的简历。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本后，还包括：

监测所述文本信息，判断所述文本信息是否有更新；

若存在更新，根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据更新后的所述文本信息对所述文本进行更新包括：

依据所述更新后的所述文本信息，确认是否更新所述用户的特征信息；

若是，则采用更新后的特征信息，重新确定模板，将更新后的文本信息导入重新确定的模板；

若否，则将所述更新后的文本信息导入当前文本对应的模板。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述生成对应所述模板的文本后，还包括：

按照预设文档格式，导出所述文本。

12.一种生成文本的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户的文本信息；

识别模块，用于依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定模块，用于确定与所述特征信息相匹配的模板；

生成模块，用于采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

13.一种用于生成文本的装置，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

获取用户的文本信息；

依据所述文本信息，识别所述用户的特征信息；

确定与所述特征信息相匹配的模板；

采用所述模板和文本信息，生成对应所述模板的文本。

14.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如方法权利要求1-11中一个或多个所述的生成文本的方法。