【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1613209);深圳市科技计划基金项目(JCYJ20170307151743672、JCYJ2015030154330711)
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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
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