基于特征融合的中文简历解析方法研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yd476789385

【摘要】

：

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectiona

【作者】

：

陈毅符磊代云霞张剑

【机构】

：

重庆邮电大学光通信与网络重点实验室,安徽大学计算机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

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

中文简历简历解析特征融合词向量神经网络

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.U1613209);深圳市科技计划项目(No.JCYJ20170307151743672,No.JCYJ20151030154330711)

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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLS

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