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基于字序列的非结构化简历信息解析方法
被引量：
7
1
作者
陈毅
符磊
+1 位作者
张剑
黄石磊
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第6期1769-1774,共6页
为有效解决传统简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的问题,提出一种基于字序列的非结构化文本简历解析方法。利用BLSTM对字序列进行建模,获得一个包含字序列信息的词表示;由BLSTM神经网络强大的学习能力对特征进行学习,获得相应的...
为有效解决传统简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的问题,提出一种基于字序列的非结构化文本简历解析方法。利用BLSTM对字序列进行建模,获得一个包含字序列信息的词表示;由BLSTM神经网络强大的学习能力对特征进行学习,获得相应的特征;根据前后标签的约束,使用CRF获得最优标签序列(CBLSTM-CRF);利用梯度下降算法训练神经网络,使用预训练字向量、Dropout优化神经网络,完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,CBLSTM-CRF方法对简历解析的效果优于传统方案,利用BLSTM对字序列进行建模的方法在其它模型上也取得了较好的效果。
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关键词
中文简历
字序列
非结构化
神经网络
条件随机场
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职称材料
题名
基于字序列的非结构化简历信息解析方法
被引量：
7
1
作者
陈毅
符磊
张剑
黄石磊
机构
重庆邮电大学光通信与网络重点实验室
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
北京大学
深
圳研究院
深
港
产学研
基地
深
圳市智能媒体和语音重点实验室
深港产学研基地产业发展中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第6期1769-1774,共6页
基金
国家自然科学基金项目(U1613209)
深圳市科技计划基金项目(JCYJ20170307151743672、JCYJ2015030154330711)
文摘
为有效解决传统简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的问题,提出一种基于字序列的非结构化文本简历解析方法。利用BLSTM对字序列进行建模,获得一个包含字序列信息的词表示;由BLSTM神经网络强大的学习能力对特征进行学习,获得相应的特征;根据前后标签的约束,使用CRF获得最优标签序列(CBLSTM-CRF);利用梯度下降算法训练神经网络,使用预训练字向量、Dropout优化神经网络,完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,CBLSTM-CRF方法对简历解析的效果优于传统方案,利用BLSTM对字序列进行建模的方法在其它模型上也取得了较好的效果。
关键词
中文简历
字序列
非结构化
神经网络
条件随机场
Keywords
Chinese resume
character sequence
unstructured
neural network
conditional random fields
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于字序列的非结构化简历信息解析方法
陈毅
符磊
张剑
黄石磊
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
7
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