【摘 要】
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针对互联网中在线招聘的工作广告,建立准确的薪水预测模型有助于求职者选择合适的职位。目前的研究方法都是通过词频或词向量平均化计算来获取职位的文本描述信息特征,无法全
【基金项目】
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国家社科基金重大资助项目(14ZDB156);国家自然科学基金资助项目(61170102);国家教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(16YJAZH072)
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针对互联网中在线招聘的工作广告,建立准确的薪水预测模型有助于求职者选择合适的职位。目前的研究方法都是通过词频或词向量平均化计算来获取职位的文本描述信息特征,无法全面理解文本语义。针对上述问题,利用文本深度表示模型doc2vec计算文本的特征向量,能更深入地表征出文本语义特征。实验将多种组合模型进行对比,结果表明相比于目前已有方法,doc2vec提取文本特征可以使薪水预测误差率至少降低5%。
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