基于多模态数据融合与联合注意力机制的员工画像生成方法

本发明公开了一种基于多模态数据融合与联合注意力机制的员工画像生成方法，属于员工绩效评估与画像生成技术领域。本发明包括：获取多源数据，并对数据进行预处理；设计双分支神经网络；在融合层引入联合注意力机制，动态计算不同模态数据的重要性权重，最终生成融合后的特征向量；基于融合后的特征向量生成员工画像，所述画像包括能力维度、潜力维度和适配维度；通过超参数优化对神经网络模型进行训练，并通过交叉验证对模型进行调优；根据优化后的神经网络模型，生成优化后的员工画像。本发明提供的员工画像不仅在准确性和全面性上得到了显著提升，而且通过可解释的特征权重分配，增强了HR决策的透明性和可信度。