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摘要:
[目的/意义]数据科学作为一个融合诸多领域的新兴交叉学科正在快速形成.从数据科学招聘的公告信息中,抽取出相应的实体知识不仅有助于从市场的角度了解数据科学的发展动态,而且有助于改进数据科学教学的内容.[方法/过程]基于各大招聘网站职位招聘公告,结合情报学的数据获取、标注和组织方法,构建数据科学招聘语料库并从中抽取相应的实体进行分析与研究.[结果/结论]在搜集到的11 000篇经过标注的职位招聘公告语料的基础上,基于Bi-LSTM-CRF、CRF和Bi-LSTM模型,对数据科学招聘实体的抽取任务进行性能的对比,确定最终的数据科学招聘实体自动抽取模型,设计数据科学招聘实体自动抽取平台,并构建数据科学招聘实体网络.
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文献信息
篇名 基于深度学习的数据科学招聘实体自动抽取及分析研究
来源期刊 图书情报工作 学科 社会科学
关键词 数据科学 条件随机场 深度学习 Bi-LSTM-CRF
年,卷(期) 2018,(13) 所属期刊栏目 情报研究
研究方向 页码范围 64-73
页数 10页 分类号 G255.1
字数 语种 中文
DOI 10.13266/j.issn.0252-3116.2018.13.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周鑫 南京大学信息管理学院 16 95 5.0 9.0
2 王东波 南京农业大学信息科学技术学院 75 216 8.0 11.0
3 胡昊天 南京农业大学信息科学技术学院 2 8 1.0 2.0
4 朱丹浩 南京大学计算机科学与技术系 9 32 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
数据科学
条件随机场
深度学习
Bi-LSTM-CRF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图书情报工作
半月刊
0252-3116
11-1541/G2
16开
北京中关村北四环西路33号
2-412
1980
chi
出版文献量(篇)
11437
总下载数(次)
32
总被引数(次)
130230
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