【摘 要】
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针对传统基于规则的简历实体提取方法效率低、迁移能力差的问题,提出了一种基于Transformer双向编码器表示(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)的深度学习模型,用于识别相关命名实体。模型通过BERT对简历信息进行字符级别编码,得到基于上下文信息的字向量,通过双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BiLSTM)网络对生成的字向量进行特征提取,将所有可能的标签序列打分输
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11774380),北京青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201704052)。
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针对传统基于规则的简历实体提取方法效率低、迁移能力差的问题,提出了一种基于Transformer双向编码器表示(bidirectional encoder representations from Transformers,BERT)的深度学习模型,用于识别相关命名实体。模型通过BERT对简历信息进行字符级别编码,得到基于上下文信息的字向量,通过双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BiLSTM)网络对生成的字向量进行特征提取,将所有可能的标签序列打分输
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