[发明专利]一种人事信息基于CNN和LSTM建模的信息抽取方法在审
| 申请号： | 201910665726.X | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110569400A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 肖清林 | 申请（专利权）人： | 福建奇点时空数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/903 | 分类号： | G06F16/903;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11589 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 陆滢炎 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市软件园*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种人事信息基于CNN和LSTM建模的信息抽取方法，包括以下步骤：S1：获取人员信息；S2：构建LSTM‑CNN神经网络系统；S3：对人员信息进行分类，并选出多个关键词；S4：通过现有存储的人员信息与关键词，对神经网络系统进行训练；S5：通过S4的训练，获取关键词与人员信息之间的相关性；S6：多次查询不同的关键词，从而使得系统获得初次检索结果；S7：神经网络系统对多次初次检索结果进行重新排序，以得到最终检索结果；S8：操作者对最终检索结果进行抽取以及调用。本发明中，提高了人事信息的调取速度，解决传统人事信息调取困难的问题。神经网络系统通过关键词与人员信息之间的相关性，能够及时调取相关信息，展现出优越的搜索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 人员信息 神经网络系统 检索结果 人事信息 调取 搜索性能 相关信息 信息抽取 重新排序 构建 建模 调用 抽取 存储 查询 分类 | ||
【主权项】：
1.一种人事信息基于CNN和LSTM建模的信息抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取人员信息；/nS2：构建LSTM-CNN神经网络系统；/nS3：对人员信息进行分类，并选出多个关键词；/nS4：通过现有存储的人员信息与关键词，对神经网络系统进行训练；/nS5：通过S4的训练，获取关键词与人员信息之间的相关性；/nS6：多次查询不同的关键词，从而使得系统获得初次检索结果；/nS7：神经网络系统对多次初次检索结果进行重新排序，以得到最终检索结果；/nS8：操作者对最终检索结果进行抽取以及调用。/n
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