基于深度学习的数据科学招聘实体自动抽取及分析研究

[目的/意义]数据科学作为一个融合诸多领域的新兴交叉学科正在快速形成。从数据科学招聘的公告信息中,抽取出相应的实体知识不仅有助于从市场的角度了解数据科学的发展动态,而且有助于改进数据科学教学的内容。[方法/过程]基于各大招聘网站职位招聘公告,结合情报学的数据获取、标注和组织方法,构建数据科学招聘语料库并从中抽取相应的实体进行分析与研究。[结果/结论]在搜集到的11 000篇经过标注的职位招聘公告语料的基础上,基于Bi-LSTM-CRF、CRF和Bi-LSTM模型,对数据科学招聘实体的抽取任务进行性能的对比,确定最终的数据科学招聘实体自动抽取模型,设计数据科学招聘实体自动抽取平台,并构建数据科学招聘实体网络。     

新时代人民日报分词语料库构建、性能及应用(二)——深度学习自动分词模型构建

[目的/意义] 在新时代人民日报分词语料库的基础上构建的深度学习自动分词模型,不仅有助于为高性能分词模型的构建提供经验,也可以借助具体的自然语言处理研究任务验证深度学习相应模型的性能。[方法/过程] 在介绍双向长短时记忆模型（Bi-LSTM）和双向长短时记忆与条件随机场融合模型（Bi-LSTM-CRF）的基础上,阐明汉语分词语料预处理、评价指标和参数与硬件平台的过程、种类和情况,分别构建Bi-LSTM和Bi-LSTM-CRF汉语自动分词模型,并对模型的整体性能进行分析。[结果/结论] 从精准率、召回率和调和平均值3个指标上看,所构建的Bi-LSTM和Bi-LSTM-CRF汉语自动分词模型的整体性能相对较为合理。在具体性能上,Bi-LSTM分词模型优于Bi-LSTM-CRF分词模型,但这一差距非常细微。