期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于并行多尺度特征学习的招聘信息抽取模型
1
作者
郭雯靓
吕楠
+3 位作者
纪淑娟
步朝晖
王永政
曹宁
《山东科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期97-106,共10页
随着网络招聘的普及,基于招聘广告的自动实体抽取,已成为职位和人才推荐等下游智能应用系统开发的重要基础。现有招聘广告实体抽取模型存在抽取内容分类覆盖不全面和超长文本序列语义稀释问题。本研究将招聘文本中的实体划分为四类,提...
随着网络招聘的普及,基于招聘广告的自动实体抽取,已成为职位和人才推荐等下游智能应用系统开发的重要基础。现有招聘广告实体抽取模型存在抽取内容分类覆盖不全面和超长文本序列语义稀释问题。本研究将招聘文本中的实体划分为四类,提出一种基于并行多尺度特征学习的招聘信息抽取模型(MUBLC)。首先,模型利用长短时记忆网络(LSTM)从原始数据中提取初始特征。然后,使用自注意力机制学习全局特征,采用动态深度卷积网络与自注意力共享投影的方式并行学习局部特征,同时在自注意力机制的每一层并行连接前馈神经网络,并行学习文本的逐点特征。最后,模型将并行学习得到的三种尺度特征进行向量融合,并输入条件随机场(CRF)获得预测的标签序列。实验结果表明,与现有最优模型相比,本研究所提模型的F 1值提高了2.53%,表明并行学习三种特征能够有效缓解长序列语义稀释问题,显著提升招聘信息抽取性能。
展开更多
关键词
网络招聘广告
招聘信息抽取
并行多尺度特征学习
动态深度卷积网络
命名实体识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络
被引量：
1
2
作者
李炳淑
吕楠
孙福振
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期97-105,共9页
由于肺结节具有不同尺寸大小,基于固定感受野的网络结构无法充分捕获肺结节的多尺度特征。针对该问题,提出一种基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络,首先通过设计的多尺度层动态学习肺结节不同大小尺度特征,增强网络...
由于肺结节具有不同尺寸大小,基于固定感受野的网络结构无法充分捕获肺结节的多尺度特征。针对该问题,提出一种基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络,首先通过设计的多尺度层动态学习肺结节不同大小尺度特征,增强网络对于多尺度特征的学习能力,然后使用注意力机制对通道特征以及空间特征进行增强,提升网络对于全局以及局部特征的信息捕获,最后在公开数据集LIDC-IDRI上进行性能验证,并与其他先进方法进行对比。实验结果表明,本研究提出的肺结节良恶性分类网络可以取得较好的分类结果。
展开更多
关键词
多尺度
注意力机制
卷积神经网络
肺结节
分类
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
一种基于并行多尺度特征学习的招聘信息抽取模型
1
作者
郭雯靓
吕楠
纪淑娟
步朝晖
王永政
曹宁
机构
山东
科技大学
山东省
智慧矿山信息技术重点实验室
山东省
慢性病
医院
(
山东省
康复
中心
)
青岛就业街大数据科技有限公司
出处
《山东科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期97-106,共10页
基金
国家自然科学基金项目(71772107)
山东省自然科学基金项目(ZR2020MF044)。
文摘
随着网络招聘的普及,基于招聘广告的自动实体抽取,已成为职位和人才推荐等下游智能应用系统开发的重要基础。现有招聘广告实体抽取模型存在抽取内容分类覆盖不全面和超长文本序列语义稀释问题。本研究将招聘文本中的实体划分为四类,提出一种基于并行多尺度特征学习的招聘信息抽取模型(MUBLC)。首先,模型利用长短时记忆网络(LSTM)从原始数据中提取初始特征。然后,使用自注意力机制学习全局特征,采用动态深度卷积网络与自注意力共享投影的方式并行学习局部特征,同时在自注意力机制的每一层并行连接前馈神经网络,并行学习文本的逐点特征。最后,模型将并行学习得到的三种尺度特征进行向量融合,并输入条件随机场(CRF)获得预测的标签序列。实验结果表明,与现有最优模型相比,本研究所提模型的F 1值提高了2.53%,表明并行学习三种特征能够有效缓解长序列语义稀释问题,显著提升招聘信息抽取性能。
关键词
网络招聘广告
招聘信息抽取
并行多尺度特征学习
动态深度卷积网络
命名实体识别
Keywords
online recruitment advertisement
recruitment information extraction
parallel multi-scale features learning
dynamic deep convolutional network
named entity recognition
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络
被引量：
1
2
作者
李炳淑
吕楠
孙福振
机构
山东
理工大学计算机科学与技术学院
山东省
慢性病
医院
(
山东省
康复
中心
)
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第6期97-105,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61841602)
山东省自然科学基金项目(ZR2018PF005)。
文摘
由于肺结节具有不同尺寸大小,基于固定感受野的网络结构无法充分捕获肺结节的多尺度特征。针对该问题,提出一种基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络,首先通过设计的多尺度层动态学习肺结节不同大小尺度特征,增强网络对于多尺度特征的学习能力,然后使用注意力机制对通道特征以及空间特征进行增强,提升网络对于全局以及局部特征的信息捕获,最后在公开数据集LIDC-IDRI上进行性能验证,并与其他先进方法进行对比。实验结果表明,本研究提出的肺结节良恶性分类网络可以取得较好的分类结果。
关键词
多尺度
注意力机制
卷积神经网络
肺结节
分类
Keywords
multi-scale
attention mechanism
convolutional neural network
pulmonary nodule
classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于并行多尺度特征学习的招聘信息抽取模型
郭雯靓
吕楠
纪淑娟
步朝晖
王永政
曹宁
《山东科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络
李炳淑
吕楠
孙福振
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
