【摘 要】
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【目的】基于公开履历信息,结合自然语言处理技术与知识图谱构建技术,自动化建立履历知识图谱,为传统研究提供新的视角和工具。【应用背景】自动抽取履历数据中的人物背景、职衔信息并构建任职经历和机构同事等关系,通过可视化呈现的方式为企事业单位的人才选拔、人事任免任务提供决策支持。【方法】爬虫获取履历数据后,使用BERT-BiLSTM-CRF模型进行实体识别,通过定义规则与融合外部领域知识构建实体间关系,并使用Neo4j图数据库实现实体及关系的存储与图谱可视化。【结果】BERT-BiLSTM-CRF模型在实体识别任
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(项目编号:17BTQ066)的研究成果之一。
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【目的】基于公开履历信息,结合自然语言处理技术与知识图谱构建技术,自动化建立履历知识图谱,为传统研究提供新的视角和工具。【应用背景】自动抽取履历数据中的人物背景、职衔信息并构建任职经历和机构同事等关系,通过可视化呈现的方式为企事业单位的人才选拔、人事任免任务提供决策支持。【方法】爬虫获取履历数据后,使用BERT-BiLSTM-CRF模型进行实体识别,通过定义规则与融合外部领域知识构建实体间关系,并使用Neo4j图数据库实现实体及关系的存储与图谱可视化。【结果】BERT-BiLSTM-CRF模型在实体识别任
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