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摘 要:本发明涉及一种类双塔模型的多特征交互网络招聘文本分类方法,将招聘样本文本进行预处理,并处理成具有映射关系的稀疏特征文本和稠密特征文本;再通过预训练语言模型和one‑hot编码机制分别对两个特征文本进行序列向量化;随后将输出的两个序列向量分别送入预设第一特征提取模型和第二特征提取模型中进行二次特征提取,同时构建特征交互模型对两路特征提取网络进行多特征交互并输出,最后将三者输出的特征向量融合拼接,并进行注意力加权并降维分类输出;整个设计方案引入两种特征分布不同的招聘文本,并进行区别化处理,然后在网络之间构建了一种多特征交互机制,充分学习数据差异性所带来的特征在多样性上提升,从而提高招聘文本分类精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110600441.5 | 专利名称: | 一种类双塔模型的多特征交互网络招聘文本分类方法 |
申请日: | 2021-05-31 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市北京北路89号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/33搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2022-11-08 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113342933B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |