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基于深度学习的技能实体抽取研究
文献摘要：
在目前网络招聘成为主流招聘手段的背景下,产生了大量和求职者与岗位相关的数据,其中"技能"便是求职者和岗位之间的桥梁.文章围绕如何从繁多的招聘文本数据中抽取技能实体展开研究,将这一过程建模为命名实体识别任务,并基于深度学习的方法构建技能实体抽取模型.文章以IT领域为例,从网络招聘岗位描述文本中抽取技能实体,并对这些实体进行分析,为该领域的求职者提供了一定的参考和导向.
文献关键词：
网络招聘;技能实体;深度学习;命名实体识别
中图分类号：
作者姓名：
程煜;李济廷;韩明
作者机构：
军委政治工作部军事人力资源保障中心,北京 100032;军事科学院,北京 100071;国防大学,北京 100091
文献出处：
引用格式：
[1]程煜;李济廷;韩明-.基于深度学习的技能实体抽取研究)[J].现代信息科技,2022(23):112-115,120
A类：
技能实体
B类：
实体抽取,网络招聘,聘成,求职者,位相,文本数据,过程建模,命名实体识别,取模,IT,招聘岗位
AB值：
0.211676
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