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一种类双塔模型的多特征交互网络招聘文本分类方法

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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

公开/公告号CN113342933B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.11.08

原文格式PDF
申请/专利权人淮阴工学院;
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申请/专利号CN202110600441.5
发明设计人高尚兵;张骏强;李文婷;相林;陈浩霖;于永涛;周君;朱全银;张正伟;汪长春;蔡创新;郝明阳;胡序洋;李少凡;
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申请日2021.05.31
分类号G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人田凌涛
地址 210000 江苏省淮安市北京北路89号
入库时间 2022-11-28 17:55:33

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2022-11-08

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