基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法

• 作者: 文益民 杨鹏 文博奚 蔡翔
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络招聘 技能词 序列标注 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 338-348
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了能够充分利用领域知识来提升技能词的抽取性能,提出了一种基于深度学习与语料特征相结合的技能词抽取方法.将技能词抽取转化为序列标注问题,以序列标注的基本模型Bi-LSTM-CRF为基础,在输入层中加入语料特征,并将输入层的输出与Bi-LSTM输出连接在一起作为CRF层的输入.实验结果表明,提出的技能词抽取方法效果提升明显,加入的语料特征有利于提升技能词抽取的准确率,并能够缓解标注数据的稀缺.