使用卷积神经网络的简历分类领域自适应
计算机视觉与模式识别
2017-07-19 v1
摘要
我们提出了一种新方法，使用卷积神经网络将求职者的简历数据分类为27种不同的职位类别。由于简历数据因其敏感性而难以获取且成本高昂，我们采用了领域自适应。具体而言，我们在大量可自由获取的职位描述片段上训练分类器，然后将其用于分类简历数据。我们凭经验验证了尽管只有少量标注简历数据可用，我们的方法仍具有合理的分类性能。
引用
@article{arxiv.1707.05576,
title = {Domain Adaptation for Resume Classification Using Convolutional Neural Networks},
author = {Luiza Sayfullina and Eric Malmi and Yiping Liao and Alex Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.05576},
year = {2017}
}
备注
To be published in AIST proceedings: Springer's Lecture Notes in Computer Science (LNCS) series