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近些年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的文本分類器和詞嵌入在自然語言處理中被廣泛應用。然而，傳統(tǒng)的簡歷解析器采用基于關鍵字的模糊匹配或正則表達式來進行文本塊分割。文中提岀了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡文本分類器和詞向量的端到端的管道來進行簡歷解析。新的文本塊分割法充分利用了基于簡歷行的位置信息和每個文本塊內(nèi)信息集成關聯(lián)的性質。行類別分類器和行標簽分類器對簡歷行的協(xié)調分類能有效地將一份簡歷分割成預定義標簽的文本塊。該簡歷解析管道能把上游的文本塊分割與下游的具體信息識別結合起來。在具體信息抽取中，各種序列標注分類器在已被分割的文本塊中識別命名實體。與4種序列標注分類器的識別性能對比，確立了 BLSTM-CNNS-CRF在命名實體識別中的優(yōu)勢。與其他3種已經(jīng)發(fā)表的簡歷解析器的對比評估，驗證了所提文本塊分割法的有效性。
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