【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机，具体涉及一种基于深度学习的简历信息提取方法及系统。
技术介绍
1、在现代求职和招聘流程中，简历信息提取技术是关键环节之一。简历信息提取旨在从非结构化的简历文本中自动识别和提取出关键信息，如姓名、联系方式、教育经历、工作经历和技能等，这一过程对企业的招聘效率有重要影响，同时也为人力资源管理提供了数据支持。
2、目前，简历信息提取技术主要依赖于自然语言处理（natural languageprocessing，nlp）和传统机器学习方法。具体地，现有的简历信息提取方法一般分为以下几个步骤：（1）文本预处理：将简历文本进行分词、去除停用词和标点符号，以降低复杂度和提高处理效率；（2）特征提取：使用关键词匹配、规则方法或特定领域词典从文本中提取出候选信息，如通过识别“大学”或“公司”等关键词定位教育经历和工作经历；（3）分类和标注：将提取的特征输入机器学习模型，如支持向量机（support vector machine，svm）、随机森林等，进行分类和标注，识别简历中各字段的具体内容；（4）信息抽取：根据分类结...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，对所述待处理简历文本进行预处理，得到预处理后的分词序列，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，所述简历信息提取模型通过多任务学习的方式训练得到。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，根据所述最优标签序列对所述待处理简历文本进行后处理，得到所述待处理简历文本对应的增强处理后字段序列，包括：
5.根据权利要求4所述的一...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，对所述待处理简历文本进行预处理，得到预处理后的分词序列，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，所述简历信息提取模型通过多任务学习的方式训练得到。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，根据所述最优标签序列对所述待处理简历文本进行后处理，得到所述待处理简历文本对应的增强处理后字段序列，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的简历信息提取方法，其特征在于，根据所述最优标签序列对所述待处理简历文本进行字段关联与整合处理，得到所述待处理简历文本对应的整合后字段序列，包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭海峰，
申请(专利权)人：北京聘多多科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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