基于Arc-LSTM的人职匹配研究

徐菲菲¹(),许赟杰²

1. 上海电力学院计算机科学与技术学院, 上海 200090
2. 上海航空工业(集团)有限公司流程与IT平台软件开发BU, 上海 200232

收稿日期:2020-06-15出版日期:2021-01-01发布日期:2021-01-05

作者简介:徐菲菲(1983—), 女, 博士, 副教授, 研究方向为粗糙集、三支决策.E-mail: xufeifei1983@hotmail.com
基金资助:上海市自然科学基金资助项目(19ZR1420800)

Research on matching resumes and positions based on Arc-LSTM

Fei-fei XU¹(),Yun-jie XU²

1. College of Computer Science and Technology, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China
2. Process and IT Platform Software Development BU, COMAC Shanghai Aviation Industrial(Group), Shanghai 200232, China

Received:2020-06-15Online:2021-01-01Published:2021-01-05

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于改进的长短时记忆神经网络(Arc-LSTM)和词嵌入(Word2Vec)模型相结合的自动匹配方法。首先采用连续词袋(continuous bag of words, CBOW)模型提取中文简历文本特征, 从而构建词向量, 提出一种基于ArcReLU激活函数和LSTM深度神经网络优化的Arc-LSTM网络, 利用该网络构建分类模型, 实现文本分类。实验证明, 提出的模型能有效地提高分类精度和收敛速度, 实现中文简历和职位的精准匹配。


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