山东大学学报(理学版)

作者：徐菲菲,许赟杰

单位：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

关键词：深度学习,激活函数,人职匹配,ArcReLU,Arc-LSTM,

基金：上海市自然科学基金资助项目(19ZR1420800)

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。

来源：2021年第1期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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