【摘 要】
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针对传统的简历信息实体抽取方法泛化能力差、难以维护的问题,提出一种基于深层神经网络的简历信息实体抽取方法。经过数据清洗、分词等预处理将非结构化的简历文本信息处理
【机 构】
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重庆邮电大学光通信与网络重点实验室,北京大学深圳研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371096),深圳市科技计划基金项目(JCYJ20170307151743672).
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针对传统的简历信息实体抽取方法泛化能力差、难以维护的问题,提出一种基于深层神经网络的简历信息实体抽取方法。经过数据清洗、分词等预处理将非结构化的简历文本信息处理为词序列,通过由Word2Vec在大规模语料库以无监督方式训练得到的词向量表,将每个词映射为低维实数向量,由双向LSTM层融合待标注词所处的语境信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层,由其引入前后标签之间的约束求解最优标签序列,以随机梯度下降法训练该模型,辅以Dropout防止过拟合。实验结果表明,该方法提升了相应的解析标注性能,提高了泛化能力。
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