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《黑龙江工程学院学报》2015,(1):63
<正>为适应我国信息化建设,扩大本刊及作者知识信息交流渠道,本刊已成为北京万方数据股份有限公司、万方数据电子出版社、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社、重庆维普资讯有限公司中文科技期刊等数据库全文收录期刊。来稿一经录用,均视为作者已将该作品全文的数字化方式复制权、发行权、汇编权、翻译权以及信息网络传播权授予本刊编辑部。编辑部已将作者著作权使用费与本刊稿酬一次性结清。作者向本 相似文献
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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BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献