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近些年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)器和詞嵌入在自然語(yǔ)言處理中被廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷解析器采用基于關(guān)鍵字的模糊匹配或正則表達(dá)式來(lái)進(jìn)行文本塊分割。文中提岀了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本分類(lèi)器和詞向量的端到端的管道來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)歷解析。新的文本塊分割法充分利用了基于簡(jiǎn)歷行的位置信息和每個(gè)文本塊內(nèi)信息集成關(guān)聯(lián)的性質(zhì)。行類(lèi)別分類(lèi)器和行標(biāo)簽分類(lèi)器對(duì)簡(jiǎn)歷行的協(xié)調(diào)分類(lèi)能有效地將一份簡(jiǎn)歷分割成預(yù)定義標(biāo)簽的文本塊。該簡(jiǎn)歷解析管道能把上游的文本塊分割與下游的具體信息識(shí)別結(jié)合起來(lái)。在具體信息抽取中，各種序列標(biāo)注分類(lèi)器在已被分割的文本塊中識(shí)別命名實(shí)體。與4種序列標(biāo)注分類(lèi)器的識(shí)別性能對(duì)比，確立了 BLSTM-CNNS-CRF在命名實(shí)體識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)。與其他3種已經(jīng)發(fā)表的簡(jiǎn)歷解析器的對(duì)比評(píng)估，驗(yàn)證了所提文本塊分割法的有效性。
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