[发明专利]一种基于深度神经网络的中文简历解析方法在审
| 申请号： | 201811566222.4 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109710930A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 陈毅;李秋俊;李湑;彭鑫;黄胜 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 为了解决传统简历解析方法效率低、泛化能力差、成本高等缺点，提出了一种基于深度神经网络的中文简历解析方法。首先采用基于注意力机制的BLSTM神经网络模型对字根以及字序列进行建模，获得包含字内部信息以及字序列信息的特征向量；然后采用BLSTM‑CRF模型对特征进行学习，进而提取出文本简历中的特征，最终解析出简历中的信息元。 | ||
| 搜索关键词： | 解析 神经网络 字序列 神经网络模型 注意力机制 内部信息 特征向量 信息元 中文 建模 字根 文本 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的中文简历解析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101：构建基于深度神经网络的中文简历解析框架；步骤102：构建ABLSTM深度神经网络模型，对词进行向量表示；步骤103：构建BLSTM‑CRF模型解析中文简历。
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