《表3 实验结果/%:基于字序列的非结构化简历信息解析方法》
我们比较不同的简历解析方案:(1)CRF(baseline);(2)RNNs;(3)LSTM-CRF(结合LSTM和CRF);(4)BLSTM-CRF(结合BLSTM和CRF);(5)CBLSTM-CRF(使用BLSTM对字序列进行建模,进而对词进行表示,然后用BLSTM-CRF对简历进行解析)。为了保证方法对比的公平性,本文的数据集均采用的是同一数据集,没有使用其它额外的标签和数据集。本文使用的方法跟其它方法对简历解析的对比见表3。使用BLSTM对字序列进行建模,进而对词进行表示,然后再使用各模型对非结构化文本进行解析的结果见表4。
图表编号 | XD0074396900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.16 |
作者 | 陈毅、符磊、张剑、黄石磊 |
绘制单位 | 重庆邮电大学光通信与网络重点实验室、北京大学深圳研究院、深港产学研基地深圳市智能媒体和语音重点实验室、安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室、北京大学深圳研究院、深港产学研基地深圳市智能媒体和语音重点实验室、北京大学深圳研究院、深港产学研基地产业发展中心、深港产学研基地深圳市智能媒体和语音重点实验室、深港产学研基地产业发展中心 |
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